如何在 Java 中利用数组实现简单的二进制扇形树(Fenwick Tree)加速区间更新

大磊酱_4341

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2026-04-29

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原创

树状数组(fenwick tree)可通过双数组结合差分实现区间更新与区间查询,核心是维护d[i]和(i−1)·d[i],时间复杂度o(log n),适用于仅需区间加和求和的轻量场景。

如何在 java 中利用数组实现简单的二进制扇形树(fenwick tree)加速区间更新

Java 中没有“二进制扇形树”这个标准术语,您实际想表达的是 树状数组(Fenwick Tree),它基于整数的二进制低位(lowbit)构造,常用于高效处理前缀和与单点/区间更新查询。但需注意:经典 Fenwick Tree 原生只支持单点更新 + 区间查询(或区间更新 + 单点查询),不直接支持“区间更新 + 区间查询”。若要实现区间更新(如 [l, r] 全部加 delta)并支持区间求和,需结合差分思想,使用 两个树状数组协同维护。

理解核心:差分 + 双树状数组

对原数组 a[1..n],定义差分数组 d,其中:

  • d[1] = a[1]
  • d[i] = a[i] − a[i−1] (i > 1)

则 a[i] = d[1] + d[2] + … + d[i],即 a 的前缀和 = d 的前缀和。
而区间更新 a[l..r] += delta,等价于:
 d[l] += delta,d[r+1] −= delta(若 r+1 ≤ n)。
但此时求 a[l..r] 的和,需要计算:
 ∑ₖ₌ₗʳ a[k] = ∑ₖ₌ₗʳ ∑ⱼ₌₁ᵏ d[j] = ∑ⱼ₌₁ʳ (r−j+1)·d[j] − ∑ⱼ₌₁ˡ⁻¹ (l−j)·d[j]
整理后可转化为两个前缀和形式,因此引入两个 Fenwick Tree:

  • tree1 维护 d[i]
  • tree2 维护 (i−1)·d[i]

Java 实现:支持区间更新与区间查询的 Fenwick Tree

以下为完整、可运行的 Java 数组实现(1-indexed,下标从 1 开始):

class FenwickRange {
    private long[] tree1;
    private long[] tree2;
    private int n;
<pre class="brush:java;toolbar:false;">public FenwickRange(int size) {
    this.n = size;
    this.tree1 = new long[n + 1];
    this.tree2 = new long[n + 1];
}

// lowbit 运算:x & (-x)
private int lowbit(int x) {
    return x & (-x);
}

// 向 tree 更新 index 位置 +delta
private void update(long[] tree, int index, long delta) {
    while (index  0) {
        sum += tree[index];
        index -= lowbit(index);
    }
    return sum;
}

// 区间更新:a[l..r] += delta
public void rangeUpdate(int l, int r, long delta) {
    // d[l] += delta → tree1[l] += delta, tree2[l] += (l-1)*delta
    update(tree1, l, delta);
    update(tree2, l, (long)(l - 1) * delta);

    // d[r+1] -= delta(若存在)
    if (r + 1 <p>}</p><div class="aritcle_card flexRow artxards">
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												</a>
											</div>
										</div>

使用示例:

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        FenwickRange ft = new FenwickRange(5);
        // 初始数组 a = [0,1,2,3,4,5](1-indexed,a[1]=1…a[5]=5)
        // 等价于初始化差分:d[1]=1, d[2]=1, d[3]=1, d[4]=1, d[5]=1
        ft.rangeUpdate(1, 1, 1); // a[1] += 1 → a[1]=2
        ft.rangeUpdate(2, 4, 10); // a[2..4] += 10 → a=[2,12,13,14,5]
        System.out.println(ft.rangeSum(2, 4)); // 输出 12+13+14 = 39
    }
}

关键细节与注意事项

  • 下标必须 1-indexed:Fenwick Tree 依赖 lowbit,0 会导致死循环,数组长度声明为 n+1,操作时索引从 1 开始
  • 数据类型用 long:避免区间更新时中间乘法溢出(如 (l−1)×delta)
  • rangeUpdate 中 r+1 越界检查不可省略:否则可能写入 tree[n+1] 导致 ArrayIndexOutOfBoundsException
  • 单点更新/查询可复用:单点更新 a[i] += v 等价于 rangeUpdate(i,i,v);单点查询 a[i] 等价于 rangeSum(i,i)
  • 时间复杂度均为 O(log n),空间 O(n)

对比线段树:何时选 Fenwick?

Fenwick Range 实现比线段树更轻量、代码更短、常数更小,适合:

  • 仅需区间加、区间求和(不涉及赋值、取 max/min、历史版本等)
  • 离线操作或强制在线但内存敏感
  • 竞赛中追求简洁与速度

若需支持更多操作(如区间赋值、多种标记下传、动态开点),线段树仍是更通用的选择。

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