树状数组（Binary Indexed Tree）是一种用于高效处理动态数据集的数据结构，主要用于解决区间查询、区间更新等问题。其时间复杂度分析如下：
构建树状数组：构建树状数组的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为数组的长度。
更新操作：单点更新的时间复杂度为O(logn)，即在树状数组中更新某个位置的值。区间更新的时间复杂度为O(logn)，即更新某个区间内所有元素的值。
查询操作：单点查询的时间复杂度为O(logn)，即查询某个位置的值。区间查询的时间复杂度为O(logn)，即查询某个区间内所有元素的值的和。
综上所述，树状数组的时间复杂度为O(nlogn)（构建）、O(logn)（更新和查询）。因此，树状数组能够在O(logn)的时间复杂度内完成单点更新、单点查询、区间更新和区间查询等操作，具有较高的效率。
