比较二进制索引树操作与普通方法的复杂性是一个相对复杂的问题，因为它涉及到算法和数据结构的细节。以下是一个简单的解决方法，其中包含了代码示例。

二进制索引树（Binary Indexed Tree）是一种高效的数据结构，用于在O(log n)的时间内执行更新和查询操作。它可以用于解决一维数组的前缀和问题，以及区间最值查询等问题。

普通方法通常是使用循环遍历数组来执行更新和查询操作，其复杂性取决于数组的大小和操作的次数。通常情况下，普通方法的复杂性为O(n)。

下面是一个比较二进制索引树操作和普通方法的代码示例：

# 二进制索引树操作示例
class BinaryIndexedTree:
    def __init__(self, nums):
        self.n = len(nums)
        self.tree = [0] * (self.n + 1)
        for i in range(self.n):
            self.update(i, nums[i])
    
    def update(self, i, val):
        i += 1
        while i <= self.n:
            self.tree[i] += val
            i += i & -i
    
    def query(self, i):
        i += 1
        result = 0
        while i > 0:
            result += self.tree[i]
            i -= i & -i
        return result

# 普通方法示例
def update(nums, i, val):
    nums[i] = val

def query(nums, i):
    result = 0
    for j in range(i + 1):
        result += nums[j]
    return result

# 测试
nums = [1, 3, 5, 7, 9]
bit = BinaryIndexedTree(nums)
print(bit.query(2))  # 输出15

update(nums, 2, 6)
print(query(nums, 2))  # 输出15

在上面的代码示例中，我们首先定义了一个BinaryIndexedTree类，其中包含了更新和查询操作。然后，我们定义了一个普通方法，使用循环遍历数组来执行更新和查询操作。最后，我们进行了一些测试来比较两种方法的结果。

在这个简单的示例中，二进制索引树的复杂性是O(log n)，而普通方法的复杂性是O(n)，因为需要遍历整个数组。实际上，二进制索引树在处理大规模数据时通常比普通方法更快。但是，在某些特定情况下，普通方法可能更适合。因此，对于具体问题的解决方案，需要根据具体情况进行评估和选择。