為了更好地使用複雜度比線段樹更加優化的樹狀陣列，所以必須實現樹狀陣列的區間更新；樹狀陣列時間複雜度為o(mlogn)， 實際用的時候優於線段樹，且寫得少。
引入差分陣列，假設初始資料陣列為a，另a[0] = 0；設要維護的差分陣列為 d[i] = a[i] - a[i-1]；進一步可知 a[i] = d[1] + d[2] + ... + d[i]; 即前i項和，為方便記為sigma(d, i)；例如如下例子：
a：1 2 3 5 6 9
d：1 1 1 2 1 3
如果進行區間[2, 5]更新加2，則：
a：1 4 5 7 8 9
d：1 3
1 2 1 1
會發現當某個區間[x, y]內值發生了同等改變，但這個區間內的差值還是不變的，只有d[x]和d[y+1]的值發生了改變。
所以可以建立區間更新、單點查詢的樹狀陣列去維護d，例如如下例子：
d：1 1 1 2 1 3
區間[2, 5]更新加2，則：
// 在區間[x, y]增加k
updata(n, c, x, k);
updata(n, c, y+1, -k);
// 獲得第i點的值
pointvalue(c, i);
根據差分陣列：
sum[n]
= a[1] + a[2] + .. + a[n];
= sigma(d, 1) + sigma(d
, 2) + ... + sigma(d, n);
= n*d[1] + (n-1)*d[2] + ... + 2*d[n-1] + 1*d[n];
= n*(d[1] + d[2] +...+ d[n]) -(0*d[1] + 1*d[2] + ... + (n-1)*d[n]);
所以可以得到 sum[n] =n * sigma(d, n)
- (0*d[1] + 1*d[2] + ... + (n-1)*d[n]);
令r[i] = (i-1) * d[i];
則 sum[n] = n * sigma(d, n) - sigma(r, n);
此時則需要構造兩個樹狀陣列去分別維護d和r的更新；例如如下例子：
a： 1 2 3 5 6 9
d： 1 1 1 2 1 3
c1：1 2 1 5 1 4
r： 0 1 2 6 4 15
c2：0 1 2 9 4 19
如果進行區間[2, 5]更新加2，則：
a： 1 4 5 7 8 9
d： 1 3 1 2 1 1
c1：1 4 1 7 1 2
r： 0 3 2 6 4 5
c2：0 3 2 11 4 9
**如下：
int lowbit(int k)
void update(int n, int *c1, int *c2, int i, int va)
}int sum(int *c1, int *c2, int i)
return res;
}//-------------------------------------
// 在區間[x, y]增加k
updata(n, c, x, k);
updata(n, c, y+1, -k);
// 獲得[x, y]的和
res = sum(c1, c2, y) - sum(c1, c2, x-1);
樹狀陣列 單點更新 區間查詢
input 每組測試用例首先一行是2個正整數n和m n 100000，m 10000 其中，n表示士兵的數量，m表示有m個詢問。接下來一行是n個正整數，依次表示n位士兵cf的rating。其中，rating的取值範圍是小於等於5000。最後是m行的詢問，每行包含2個正整數a和b，表示要計算從第a個士...
樹狀陣列的單點更新，區間查詢。
基本的陣列陣列概念，樹狀陣列利用其特殊的位置可以用二進位制達到log級別的更新，如下圖 核心 int sum int i return s void add int i,int x lowbit的作用是求出最低位的那個1，為什麼這樣可以求出來呢，是因為計算機中是採用補碼的方式來儲存數值型資料，所以負...
樹狀陣列區間更新 單點查詢
設a陣列表示原來的區間 c i a i a i 1 這樣可以看出 a i sum c 1 c 2 c i 例如 a 1 3 4 2 6 8 c 1 2 1 2 4 2 樹狀陣列維護的是c陣列 當把a 3,5 每個數都加2時，我們看c陣列，由於c陣列維護的是相鄰區間的差值，所以c 3 2 因為區間 3...