树状数组可以理解一种数的存储格式。

面试题 10.10. 数字流的秩

假设你正在读取一串整数。每隔一段时间，你希望能找出数字 x 的秩(小于或等于 x 的值的个数)。
请实现数据结构和算法来支持这些操作，也就是说：
实现 track(int x) 方法，每读入一个数字都会调用该方法；
实现 getRankOfNumber(int x) 方法，返回小于或等于 x 的值的个数。

面试题 10.10. 数字流的秩

class StreamRank {
    vector<int> v;
    int lowbit(int x) {
        return x & -x;
    }
public:
    StreamRank(): v(50002, 0) {
    }
    
    void track(int x) {
        ++x; //x + 1是因为树状数组处理的元素下标从1开始
        while (x <= 50001) {
            v[x]++;
            x += lowbit(x);
        }
    }
    
    int getRankOfNumber(int x) {
        ++x;
        int ans = 0;
        while (x) {
            ans += v[x];
            x -= lowbit(x);
        }
        return ans;
    }
};

class StreamRank:

    def __init__(self):
        self.l = [0]*50002

    def lowBit(self, x):
        return x & (-x)

    def track(self, x: int) -> None:
        x += 1
        while x <= 50001:
            self.l[x] += 1
            x += self.lowBit(x)

    def getRankOfNumber(self, x: int) -> int:
        x += 1
        ans = 0
        while x:
            ans += self.l[x]
            x -= self.lowBit(x)
        return ans

327. 区间和的个数

给你一个整数数组 nums 以及两个整数 lower 和 upper 。求数组中，值位于范围 [lower, upper] （包含 lower 和 upper）之内的 区间和的个数 。
区间和 S(i, j) 表示在 nums 中，位置从 i 到 j 的元素之和，包含 i 和 j (i ≤ j)。

327. 区间和的个数
区间过大，hash，然后到树状数组。

class Solution:
    def countRangeSum(self, nums, lower: int, upper: int) -> int:
        n = len(nums)
        prefixs = [0]*n
        t = 0
        ans = 0
        for i in range(n):
            t += nums[i]
            prefixs[i] = t
            if lower<= t<= upper:
                ans += 1
        s = set()
        for i in range(n):
            s.add(prefixs[i])
            s.add(prefixs[i]-lower)
            s.add(prefixs[i] - upper)
        l = sorted(s)
        d = {x: i+1 for i, x in enumerate(l)}  # hash到固定长度
        trie = [0]*(len(d)+1)  # 树状数组
        for i in range(n):
            left, right = d[prefixs[i]-upper], d[prefixs[i]-lower]
            ans += self.query(trie, right) - self.query(trie, left-1)
            self.insert(trie, d[prefixs[i]])
        
        return ans
    
    def query(self, trie, x):
        ans = 0
        while x:
            ans += trie[x]
            x -= x & (-x)
        return ans
    
    def insert(self, trie, x):
        while x < len(trie):
            trie[x] += 1
            x += x & (-x)

315. 计算右侧小于当前元素的个数

给你一个整数数组 nums ，按要求返回一个新数组 counts 。数组 counts 有该性质： counts[i] 的值是 nums[i] 右侧小于 nums[i] 的元素的数量。

315. 计算右侧小于当前元素的个数

class Solution:
    def countSmaller(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        n = len(nums)
        l = [0]*20002 # -10000~10000 -> 2~20002 因为求小于x的值，x=2，count输入x=1
        ans = [0]*n
        for i in range(n-1,-1,-1):
            x = nums[i] + 10002
            ans[i] = self.count(l, x-1)
            self.insert(l, x)
        return ans

    def count(self, l, x):
        ans = 0
        while x:
            ans += l[x]
            x -= self.lowBit(x)
        return ans

    def lowBit(self, x):
        return x & (-x)

    def insert(self, l, x):
        while x < len(l):
            l[x] += 1
            x += self.lowBit(x)

算法学习笔记(2) : 树状数组