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树状数组（Binary Indexed Tree, BIT），又称为斐波那契堆，是一种数据结构，用于高效地解决以下问题：

1. 单点更新：在数组的某个位置增加或减少一个值。
2. 区间查询：查询数组中一段连续区间的元素之和。

树状数组的核心思想是使用一个数组来存储原数组的累积和，然后利用数组的偏移来快速计算区间和。这种数据结构在时间复杂度上具有优势，对于单点更新和区间查询，它们的时间复杂度都是 (O(\log n))。

以下是 Python 中实现树状数组的基本操作的示例代码：

class BinaryIndexedTree:def __init__(self, size):self.size = sizeself.tree = [0] * (size + 1)def _parent(self, index):while index > 1:index -= index & -indexreturn indexdef update(self, index, delta):while index <= self.size:self.tree[index] += deltaindex += self._parent(index)def query(self, index):result = 0while index > 0:result += self.tree[index]index -= self._parent(index)return result# 使用示例
bit = BinaryIndexedTree(10)
bit.update(1, 5)  # 将索引1的值增加5
bit.update(3, 7)  # 将索引3的值增加7print(bit.query(4))  # 查询索引1到4的和，应为12

在这个例子中，BinaryIndexedTree 类有三个方法：

• __init__：初始化树状数组。
• update：在数组的指定索引位置增加一个值。
• query：查询从1到指定索引位置的累积和。

请注意，树状数组通常从索引1开始，而不是0，这与 Python 中列表的索引方式不同。如果你需要从0开始，可以在调用 update 和 query 方法时，将索引减1。