树状数组资瓷的基本操作有两个，第一个是查询前缀和，第二个是单点增加。利用差分的思想可以达到区间增加和单点查询的操作，复杂度全是log元素数量，十分优秀。
(说起来用c[i]-c[i-1]也可以在2*logn的时间单点查询，我甚至还能存一下本来的数组，就是O(1)了啊)
这里的c数组就是树状数组的表示方式了。这个玩意儿真的是靠lowbit()一手撑起来的数据结构了……
lowbit(i)表示i二进制分解后第一个出现1的位置，也是c[i]在原数组中表示的元素和的长度。
lowbit()的代码如下。什么？你问我证明？它就是那样的嘛，我的老师又没讲，怪我喽。
1 int lowbit(int x)//这里的x一定要是非负整数int 2 return x&(-x);
怎么利用呢，就是c[i]=∑o[f],(i-lowbit(i)<f<=i);为什么呢？因为建立的时候就是按这个规则建立的，我这样说你懂了吧？
这个时候应该放一个图了……
其实只要看这个图自己手推一会就能明白很多了，推荐大家输出一下1-9的lowbit()，一点就通。
假设我们已经建好了，那输出sum[n]就可以把c[n]利用lowbit()向前推，一直推进零里，经过的节点一定完全覆盖了1-n的原数组了
1 for(i=n,ans=0;i!=0;i-=lowbit(i)) 2 ans+=c[i];
证明嘛，自己看图好了。
那么如何建立呢？根据图可以得出c[i]的父节点是c[i+lowbit(i)]，那么c[i]加一个值它的父节点们也加一波就完事了。
它的空间复杂度是n，也就是说加到c[n]以后一定停下来，那么就有代码
for(f=i;f<=n;f+=lowbit(f))//n为原数组元素数量 c[f]+=o[i];
修改的话是差不多的。比如把o[x]加t就是这样弄
o[x]+=t; for(;x<=n;x+=lowbif(x)) c[x]+=t;
t当然也能是负数啦。