相信來到這裡的 \(oier\) 們，
都已經知道字首和是什麼了（不知道也不關我的事。
字首和可以支援 \(o(n)\) 級別的預處理以及 \(o(1)\) 級別的查詢區間和。
字首和的修改時間複雜度，卻是 \(o(n)\) 級別，
這是它最大的短板。
而我們今天要介紹的樹狀陣列，雖然只能做到 \(o(\log n)\) 級別的查詢，
但是相較字首和，
它的單點修改時間複雜度，能達到優秀的 \(o(\log n)\)。
樹狀陣列有乙個最為核心的操作：
\(lowbit\)。
顧名思義，\(lowbit\) 操作求的是十進位制數 \(x_\) 的二進位制狀態 \(x_\) 的最低位。
而這種操作非常簡單,只需要一行**：
inline int lowbit(x)。
舉個栗子：
\(x_=10,x_=1010\)，
則\(-x_=-10,-x_=10110\)。
我們知道，負數是用補碼儲存的，所以有：
-x與~x+1相等，
於是 \(-x_\) 與 \(x_\) 的最低位仍然相等。
接著,我們就可以開始建樹。
這是乙個典型的樹狀陣列，可以發現，
圖中 \(c_x\) 所管理的元素個數，正是 \(lowbit(x)\)，
因此，有以下程式：
inline int lowbit(int x)
inline void update(int x,int k) //單點修改
}int main()
return 0;
}
建樹操作，就是對乙個所有值為 \(0\) 的樹狀陣列進行 \(n\) 次單點修改，
時間複雜度為 \(o(n\log n)\)。
樹狀陣列的求和操作，
本質上是對 \(1\sim x\) 的求和操作，
其實還是字首和的思想，
只不過，
樹狀陣列對區間進行劃分，每一段區間的和已經確定，
由此就可以做到 \(o(\log n)\) 級別查詢。
inline int lowbit(int x)
inline int query(int x)
return res;
}
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