01-Fenwick离线计数与序关系.md 6.5 KB

Fenwick 进阶:把值域顺序变成前缀计数

本节目标

在已掌握树状数组单点加、前缀和的基础上,学会把三元关系、左右频次关系和带负数子段和统一改写成“扫描线 + 已处理集合中的秩查询”。

前置知识与课前自测

前置:Fenwick Tree、离散化、前缀和。

  1. 若值域到 $10^9$,树状数组下标应怎样得到?
  2. 严格小于 $x$ 与小于等于 $x$ 在 lower_bound/upper_bound 中分别怎样表达?
  3. 统计三元组时固定中点,左右两侧能否独立计数再相乘?需要什么条件?
答案 1. 对所有可能被查询/更新的值排序去重,使用秩。 2. `

问题动机与核心知识

Fenwick 真正擅长的不是“数组”,而是动态维护一个有序多重集的前缀计数。典型流程:

  1. 选择扫描方向,使一侧对象已经进入数据结构;
  2. 把关系改写成 <rank、<=rank 或总数减前缀;
  3. 查询当前贡献,再把当前对象加入或移出;
  4. 对严格不等号单独核对重复值。

实现指南

add(rank,+1) 与 sum(rank) 中秩统一为 1-based。答案的配对数可达 $O(n^2)$ 或 $O(n^3)$,必须用 long long。离散化只保持比较顺序,不会保持差值;需要做加减阈值时,应在原始前缀和值上二分,而不是在秩上直接减。

精选例题 1:Enemy is weak

来源与题意

  • CodeForces-61E Enemy is weak,难度 1900,Codeforces Beta Round 57
  • $n\le10^6$,所有 $a_i$ 互异;统计 $ia_j>a_k$。
  • Hint 1固定中点 $j$。
    Hint 2贡献为“左侧比它大”乘“右侧比它小”。
    Hint 3两次相反方向扫描分别求这两个数组。

    Observations

    • $O(n^3)$ 的选择顺序中,固定 $j$ 后左右条件不再互相影响。
    • 每个三元组只有一个中点,因此乘积求和不会重复。
    • 值互异让 < 与 <= 的边界简单;若允许重复,必须仍使用严格秩查询。

    Editorial

    离散化权值。左到右扫描:结构中存下标小于 $j$ 的值,left_greater[j]=(j-1)-count(<=a_j)。右到左扫描得到 right_smaller[j]=count(<a_j)。答案为两者乘积之和。

    正确性证明

    对固定 $j$,每个满足 $a_i>a_j$ 的左下标和每个满足 $a_k<a_j$ 的右下标能且只能组合成一个合法三元组;反之合法三元组必被其中点项计入。对全部 $j$ 求和覆盖且不重。

    复杂度 $O(n\log n)$、空间 $O(n)$,能承受 $10^6$。

    核心伪代码与附件

    rank = coordinate_compress(a)
    scan left -> right to compute left_greater[j]
    clear Fenwick
    scan right -> left to compute right_smaller[j]
    answer = sum(left_greater[j] * right_smaller[j])
    

    完整 C++17 附件

    精选例题 2:Pashmak and Parmida's problem

    来源与题意

    • CodeForces-459D Pashmak and Parmida's problem,难度 1800
    • $n\le10^6$;令 $L_i$ 为 $a_i$ 在前缀 $[1,i]$ 的出现次数,$R_j$ 为 $a_j$ 在后缀 $[j,n]$ 的出现次数,统计 $iR_j$。
    • Hint 1预处理所有 $L_i,R_i$。
      Hint 2扫描 $i$ 时,Fenwick 中只保留下标 $j>i$ 的 $R_j$。

      Observations

      • 比较对象不再是原值,而是两个位置相关的频次数组。
      • R_j 范围仅为 $1..n$,不需对原值做值域树。
      • 查询前先移除当前位置的 $R_i$,才能严格保证 $i<j$。

      Editorial 与证明

      哈希/排序预处理左右频次。Fenwick 初始加入全部 $R_j$;从左到右,对当前位置先删除 $R_i$,再查询 <L_i 的剩余个数。结构中恰是所有 $j>i$,查询条件恰是 $R_j<L_i$,故每个目标对在其左端点处理时计一次。复杂度 $O(n\log n)$。

      核心伪代码与附件

      L = prefix_occurrence_number(a)
      R = suffix_occurrence_number(a)
      Fenwick.add(R[j], 1) for all j
      for i from 1 to n:
          Fenwick.add(R[i], -1)
          answer += Fenwick.sum(L[i] - 1)
      

      完整 C++17 附件

      精选例题 3:Petya and Array

      来源与题意

      Hint 1子段 $[l,r]$ 对应前缀对 $P_r-P_{l-1}
      Hint 2改写为此前前缀 $P_{l-1}>P_r-t$。

      Observations

      • 负数使双指针失去单调性,但前缀对的不等式仍成立。
      • 查询阈值 $P_r-t$ 未必出现在离散化集合中,应在原前缀数组上 upper_bound。
      • 空前缀 $P_0=0$ 必须先加入结构,否则漏掉从 1 开始的子段。

      Editorial 与正确性证明

      依次处理右端点 $r$。Fenwick 存所有此前前缀和;查询其中严格大于 $P_r-t$ 的数量,再加入 $P_r$。每个此前前缀唯一对应一个 $l-1$,不等式与子段条件等价,所以计数充要且不重复。复杂度 $O(n\log n)$,前缀和与答案均用 64 位。

      核心伪代码与附件

      prefix[0] = 0; prefix[i] = prefix[i-1] + a[i]
      coordinates = sorted_unique(prefix)
      Fenwick.add(rank(prefix[0]), 1)
      for r in 1..n:
          le = number of inserted prefixes <= prefix[r] - t
          answer += inserted_count - le
          Fenwick.add(rank(prefix[r]), 1)
      

      完整 C++17 附件

      扩展与联系

      二维偏序常由排序固定一维、Fenwick 维护另一维;若还多一维,可能进入 CDQ 分治。Fenwick 的限制是合并信息必须可做前缀差或单调选择,任意区间复杂结构仍需线段树。

      总结与自检

      1. 三题中 Fenwick 下标分别代表什么?
      2. 哪一步保证位置关系严格成立?
      3. 前缀和题为何用 upper_bound(P_r-t)?
      4. 何时能固定中点把左右计数相乘?

      课后训练建议

      先用 $O(n^3)/O(n^2)$ 暴力对拍三题;每次写 Fenwick 前先用一句中文写明“结构中当前有哪些对象”。若这句随扫描位置不成立,代码通常也会错。