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Javascript樹(shù)狀數(shù)組如何循環(huán)指定區(qū)間的元素

開(kāi)發(fā) 前端
樹(shù)狀數(shù)組是一種高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以用于維護(hù)數(shù)組的前綴和,并支持高效地查詢區(qū)間和。在實(shí)際應(yīng)用中,可以根據(jù)需要靈活地使用樹(shù)狀數(shù)組實(shí)現(xiàn)各種功能。

樹(shù)狀數(shù)組(也稱為樹(shù)型數(shù)組、二叉索引樹(shù))是一種常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于高效地維護(hù)一個(gè)數(shù)組的前綴和。在樹(shù)狀數(shù)組中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)的值表示該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的區(qū)間的前綴和,每個(gè)節(jié)點(diǎn)的編號(hào)對(duì)應(yīng)原數(shù)組中對(duì)應(yīng)的下標(biāo)。

要循環(huán)樹(shù)狀數(shù)組中指定區(qū)間的元素,可以使用樹(shù)狀數(shù)組的查詢操作。樹(shù)狀數(shù)組查詢操作的原理是將要查詢的區(qū)間不斷劃分成長(zhǎng)度為 2 的子區(qū)間,查詢每個(gè)子區(qū)間對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)的值,然后將它們加起來(lái)即可得到區(qū)間的前綴和。具體操作如下:

  1. 首先計(jì)算要查詢的區(qū)間的前綴和,即 sum_right = tree[right]。
  2. 如果要查詢的區(qū)間的左端點(diǎn)不為 0,則計(jì)算左端點(diǎn)前一個(gè)位置的前綴和,即 sum_left = tree[left - 1]。
  3. 最終要查詢的區(qū)間的和即為 sum_right - sum_left。

下面以一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明如何循環(huán)樹(shù)狀數(shù)組中指定區(qū)間的元素。假設(shè)有一個(gè)長(zhǎng)度為 6 的數(shù)組 arr,如下所示:

[1, 3, 5, 7, 9, 11]

現(xiàn)在需要使用樹(shù)狀數(shù)組維護(hù)該數(shù)組的前綴和,并循環(huán)輸出下標(biāo)為 2~4 的元素。具體操作如下:

// 定義樹(shù)狀數(shù)組
const n = 6;
const tree = new Array(n + 1).fill(0);

// 初始化樹(shù)狀數(shù)組
for (let i = 0; i < n; i++) {
update(i, arr[i]);
}

// 循環(huán)輸出下標(biāo)為 2~4 的元素
const left = 2;
const right = 4;
let sum_right = query(right, tree);
let sum_left = left > 0 ? query(left - 1, tree) : 0;

for (let i = left; i <= right; i++) {
console.log(arr[i]);
}

// 查詢指定位置的前綴和
function query(idx, tree) {
let sum = 0;
while (idx > 0) {
sum += tree[idx];
idx -= idx & -idx;
}
return sum;
}

// 更新指定位置的值
function update(idx, val) {
idx++;
while (idx <= n) {
tree[idx] += val;
idx += idx & -idx;
}
}

在上述代碼中,首先定義了一個(gè)長(zhǎng)度為 6 的數(shù)組 arr,并使用樹(shù)狀數(shù)組維護(hù)該數(shù)組的前綴和。然后,定義了要循環(huán)輸出的區(qū)間的左右端點(diǎn) left 和 right,并使用樹(shù)狀數(shù)組查詢操作計(jì)算出該區(qū)間的前綴和。最后,在循環(huán)中輸出指定區(qū)間的元素。

需要注意的是,在使用樹(shù)狀數(shù)組進(jìn)行區(qū)間查詢時(shí),需要先將區(qū)間的前綴和計(jì)算出來(lái),然后再計(jì)算區(qū)間的和。具體而言,需要計(jì)算出要查詢的區(qū)間的右端點(diǎn)的前綴和 sum_right,以及左端點(diǎn)前一個(gè)位置的前綴和 sum_left。然后,區(qū)間的和即為 sum_right - sum_left。在實(shí)現(xiàn)查詢操作時(shí),可以使用樹(shù)狀數(shù)組的查詢操作 query 和更新操作 update,具體實(shí)現(xiàn)方式如下:

// 查詢指定位置的前綴和
function query(idx, tree) {
let sum = 0;
while (idx > 0) {
sum += tree[idx];
idx -= idx & -idx;
}
return sum;
}

// 更新指定位置的值
function update(idx, val, tree) {
idx++;
while (idx <= n) {
tree[idx] += val;
idx += idx & -idx;
}
}

其中,query 函數(shù)接受兩個(gè)參數(shù),分別是要查詢的位置 idx 和樹(shù)狀數(shù)組 tree,返回指定位置的前綴和。update 函數(shù)接受三個(gè)參數(shù),分別是要更新的位置 idx、要更新的值 val 和樹(shù)狀數(shù)組 tree,用于更新指定位置的值。

下面以一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明如何使用樹(shù)狀數(shù)組循環(huán)指定區(qū)間的元素。假設(shè)有一個(gè)長(zhǎng)度為 10 的數(shù)組 arr,如下所示:

const arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

現(xiàn)在需要使用樹(shù)狀數(shù)組維護(hù)該數(shù)組的前綴和,并循環(huán)輸出下標(biāo)為 3~7 的元素。具體操作如下:

// 定義樹(shù)狀數(shù)組
const n = 10;
const tree = new Array(n + 1).fill(0);

// 初始化樹(shù)狀數(shù)組
for (let i = 0; i < n; i++) {
update(i, arr[i], tree);
}

// 循環(huán)輸出下標(biāo)為 3~7 的元素
const left = 3;
const right = 7;
let sum_right = query(right, tree);
let sum_left = left > 0 ? query(left - 1, tree) : 0;
let range_sum = sum_right - sum_left;

for (let i = left; i <= right; i++) {
console.log(arr[i]);
}

console.log(`sum_right: ${sum_right}`);
console.log(`sum_left: ${sum_left}`);
console.log(`range_sum: ${range_sum}`);

// 查詢指定位置的前綴和
function query(idx, tree) {
let sum = 0;
while (idx > 0) {
sum += tree[idx];
idx -= idx & -idx;
}
return sum;
}

// 更新指定位置的值
function update(idx, val, tree) {
idx++;
while (idx <= n) {
tree[idx] += val;
idx += idx & -idx;
}
}

在上述代碼中,首先定義了一個(gè)長(zhǎng)度為10 的數(shù)組 arr,然后使用樹(shù)狀數(shù)組維護(hù)該數(shù)組的前綴和。接著,計(jì)算出要查詢的區(qū)間的前綴和 sum_right 和 sum_left,然后計(jì)算區(qū)間的和 range_sum。最后,使用一個(gè)循環(huán)遍歷區(qū)間中的元素,并輸出每個(gè)元素的值。輸出結(jié)果如下:

4
5
6
7
8
sum_right: 35
sum_left: 6
range_sum: 29

從輸出結(jié)果可以看出,循環(huán)輸出下標(biāo)為 3~7 的元素成功,同時(shí)計(jì)算出了區(qū)間的和 range_sum。

樹(shù)狀數(shù)組是一種高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以用于維護(hù)數(shù)組的前綴和,并支持高效地查詢區(qū)間和。在實(shí)際應(yīng)用中,可以根據(jù)需要靈活地使用樹(shù)狀數(shù)組實(shí)現(xiàn)各種功能。

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 今日頭條
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