樹狀陣列（binary indexed trees,二進位制索引樹），最早由peter m. fenwick於2023年以「a new data structure for cumulative frequency tables"為題發表在software practice and experience。其初衷是解決資料壓縮裡的累積頻率（cumulative frequency）的計算問題，現多用於高效計算數列的字首和（∑a[i]）.它可以以o(㏒n)的時間得到（∑a[i]），並同樣以o(㏒n)的時間執行對某項加乙個常數的操作。
核心思想
1）樹狀陣列中的每乙個元素是原陣列中的乙個或者多個連續元素的和。
2）在進行連續求和操作a[1]+a[2]+....+a[n]時，只需要將樹狀陣列中某幾個元素進行求和。
3）在對某乙個元素進行修改時，也只需要修改樹狀陣列中某幾個元素的和即可。
樹狀陣列的結構
1）a是原始資料的樹狀陣列。
2）陣列e表示樹狀陣列。圖中任意乙個元素e[i]是由多個或乙個a中的元素的和構成的。
例如，e[1]=a[1],e[4]=e[2]+a[3]+a[4]=e[1]+e[2]+e[3]+e[4].
3)如果數字i的二進位制表示中末尾有k個連續的0，則e[i]是a陣列中連續2的k次方個元素的和，
即e[i]=a[i-2^k+1]+a[i-2^k+2]+....+a[i].
4)e中元素的後繼（為節點的父親節點）：結點的後繼是比它大的，最近的且編號末尾連續0比e多的結點。
5）e中元素的前驅：結點的前驅為比e小的，最近的且末尾連續0的個數比e多的結點。前驅主要計算連續的和。
例如，sum(7)=a[1]+a[2]+...+a[7]=e[7]+e[6]+e[4]
基本操作！！！！
1.預備函式 lowbit(int)
從基本概念可以知道，樹狀陣列最基本的操作就是找到前驅和後繼。通過lowbit（）函式可以非常簡單地找到前驅和後繼結點。
lowbit()函式是返回將引數轉化為二進位制數後最後乙個1所在的位置，此位置轉化為十進位制後的值。例如，34轉化為二進位制
為100010，最後乙個1在第二位，所以lowbit返回值為2.
參考**
int lowbit(int k)
2.修改某一元素的值
將a[k]的值增加v,需要把e[k]以後的後繼結點全部增加k，一直到len（最大長度）。
#define len 10000
int e[len];
void add(int k,int v) }
三。求原始資料前k項的和
只需把e[k]以及其前驅結點的值累加即可。
int sum(int k)
return re;}
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