我试图解决this算法问题，我遇到了这个很好的解决方案：
“我们的想法是对待 i ，b i 和 c i 不对称。 BIT支持最低限度 查询从1开始的关键间隔。我们使用c i 作为值和 b i 作为键。按增加 i 的顺序插入。这个 方式，对于每个 i 依次，数据结构允许查询 [1..b i ）中b j 的c j （可能为∞）的最小值 a j ＆lt;一个<子> I 。我们有c j ＆lt; c i 当且仅当参赛者i不参加时 优秀“。
现在我很难理解这个解决方案。
以下是我对此解决方案的理解：我知道二进制索引树用于回答查询，例如查找数组中间隔的总和，并且它还支持元素中的更新。它同时执行O（logn）时间复杂度的操作。现在这个解决方案说我们用键作为c i 构建BIT，并将值作为b i 构建，基本上是b i 是一个附加值与每个节点一起使用。现在我们在树中插入元素，增加 i 的值，这是我失去了抓地力的地方。我们插入节点的顺序以及声明在该部分之后所说的内容如何重要，我不知道。
请帮助我理解这个解决方案的内容。
答案 0 :(得分：3)
让我们找到所有非优秀的参与者。另一位参与者j只有在他i时才能比参与者a[j] < a[i]更好。因此，我们可以忽略具有较大值a[j]的所有参与者。这就是我们按a对其进行排序的原因。
这种情况是必要的，但还不够。我们还需要检查b和c。我们怎么做？我们需要知道是否有一个人a[j] < a[i]（也就是那个按排序顺序排在当前人之前的那个人），以及他的b[j] < b[i]和c[j] < c[i]。我们构建一个BIT（c[j]作为键，b[j]是值）来检查最后两个条件。很明显，当且仅当前缀j上的最小值小于[0, c[i])时才存在b[i]。
总而言之，这个想法如下：我们按a[i]对它们进行排序，然后忽略a的值。通过这种方式，我们可以从3-D转向2-D问题，这个问题更容易解决（这就是订单重要的原因。a[i]更大的人永远不会更好。）我们使用BIT来解决二维问题。