在信息学奥赛中，如何结合使用二维数组和树状数组（BST）来提升棋局题解题效率？请提供详细的解题策略和示例。

为了在信息学奥赛中高效地解决棋局题，掌握二维数组和树状数组（BST）的操作是至关重要的。这里将提供一个结合两种数据结构的解题策略，并通过实例进行说明。

参考资源链接：[NOIP21棋局题解：信息学奥赛算法解析](https://wenku.csdn.net/doc/4rtyn3g8t3?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，二维数组是处理棋盘问题的基础，它可以直接映射棋盘的每一格位置，方便进行查询和更新。在树状数组中，我们可以将二维数组的行或列看作是一维序列进行操作，从而利用树状数组维护数据的区间和或修改信息。

结合实例来看，假设我们在一个`N*M`的棋盘上处理问题，其中需要频繁查询或更新连续行或列的子区域的某种属性（如和、最大值等）。我们可以使用二维数组来直接访问和修改单个位置的数据，而树状数组则用来处理行或列上的区间查询和更新。

在实现上，我们可以定义一个`array2d<T>`类，用于封装二维数组的基本操作，比如初始化、访问元素等。同时，我们还需要定义树状数组的相关操作，如`pushup`和`insert`，以维护行或列上数据的一致性。

一个典型的示例是，在棋盘上进行某类游戏，需要计算每个格子到某个特定格子的距离之和。我们可以使用二维数组来存储每个格子到特定格子的距离，然后使用树状数组来快速更新和查询行或列上距离和的变化。

通过这样的策略，结合二维数组的直接访问能力和树状数组的区间更新能力，我们可以有效地提升解题效率，尤其是在需要频繁查询和更新的棋局问题中。如果希望进一步深入理解这些概念及其在竞赛编程中的应用，可以参考《NOIP21棋局题解：信息学奥赛算法解析》一书，它详细解释了这些数据结构和算法的使用，并提供了一系列的题目实例和解题思路。

参考资源链接：[NOIP21棋局题解：信息学奥赛算法解析](https://wenku.csdn.net/doc/4rtyn3g8t3?spm=1055.2569.3001.10343)