[学习笔记] 平衡树——Treap
前置技能:平衡树前传:BST
终于学到我们喜闻乐见的平衡树啦!
所以我们这次讲的是平衡树中比较好写的\(Treap\).
(以后会写splay的先埋个坑在这)
好了,进入正题.
step 1
我们知道,BST虽然很方便,
但是,它很容易被卡成一条链.
因此,我们需要一个能够保持平衡的BST.
于是就有了我们众所周知的平衡树.
而平衡树保持平衡的方法,据本蒟蒻所知就是旋转节点.
通过旋转BST的节点,既保持BST的性质,又使它变得平衡.
而旋转其实也很好理解,
先看这张丑陋的图:
(其中\(x\),\(y\)为节点,\(A\),\(B\),\(C\)为子树)
然后我们假设\(A\),\(B\)中有很多点,而\(C\)中只有很少的点.
于是,我们要通过旋转来使平衡树变平衡.
我们可以知道,\(B\)中的点的权值都是大于\(x\)而小于\(y\)的(等于全看个人爱好qwq),
于是,我们可以这么一转:
这样,既保持了BST的性质(自己仔细想一下就能明白了),又变得更加平衡了.
而旋转的过程也很简单,
上面我们是将\(y\)的左儿子\(x\)转到它的位置,
根据图片,我们可以看到,
\(y\)就变成了\(x\)的右儿子,而\(x\)的右儿子就变成了它的左儿子.
所以这就非常简单了,看代码吧:
inline void l_rotate(int &p){//将p的左儿子转到p的位置
int q=t[p].l;
t[p].l=t[q].r;t[q].r=p;p=q;
update(t[p].r);update(p);//update根据题目来定
}
而将右儿子转上来就刚好相反:
inline void r_rotate(int &p){
int q=t[p].r;
t[p].r=t[q].l;t[q].l=p;p=q;
update(t[p].l);update(p);
}
另外,其实我们可以发现,
如果是将\(y\)的左儿子转上来,
那么\(y\)就变成了\(x\)的相反方向的儿子(即右儿子),
而\(x\)的右儿子就补上了\(y\)的左儿子.
所以,旋转可以直接合并成一个函数(这一点会在splay里面讲的,所以就先不具体说了).
那么,旋转讲完了,
然而到底怎样才能让树平衡,要什么时候旋转呢?
我们发现,在随机的数据下,普通的BST就是接近平衡的,
所以,Treap的平衡也就是这样——听天由命,
给每个节点另外给一个随机的权值\(dat\),
然后保证\(dat\)满足堆性质(这里我们以大根堆为例),
也就是说,如果一个节点的\(dat\)小于它儿子节点,它就该转了.
那么这样,我们就能实现平衡啦.(并且Treap其实也就是Tree和Heap的合成词哦)
接下来,就该讲Treap的应用了:
step 2
其实,Treap的几个应用和BST并没有多大区别,
所以在BST中讲过的几个操作就直接看代码吧(主要是看看旋转的操作):
inline void insert(int &p,int val){
if(!p){p=New(val);return ;}
if(t[p].val==val) t[p].cnt++;
else insert(val<t[p].val? t[p].l:t[p].r,val);
if(t[t[p].l].dat>t[p].dat) l_rotate(p);//检查一下是否满足堆性质再旋转
if(t[t[p].r].dat>t[p].dat) r_rotate(p);
update(p);
}
//接下来的删除似乎改的比较多哈(一开始忘记了qwq)
//在这里,我们就不用寻找代替的节点了,
//直接把它转到叶子节点再删就行啦
inline void remove(int &p,int val){
if(!p) return ;
if(t[p].val==val){
if(t[p].cnt>1){t[p].cnt--;update(p);return ;}
if(!t[p].l&&!t[p].r){p=0;return ;}//叶子节点直接删
if(!t[p].r||t[t[p].l].dat>t[t[p].r].dat) l_rotate(p),remove(t[p].r,val);//如果没有右儿子或左儿子的dat更大就把左儿子转上来再删
else r_rotate(p),remove(t[p].l,val);
update(p);return ;
}
remove(val<t[p].val? t[p].l:t[p].r,val);update(p);
}
//接下来的就和BST一样了
inline int getnext(int val){
int p=root,ans=2;
while(p){
if(t[p].val==val){
if(!t[p].r) break;
p=t[p].r;while(t[p].l) p=t[p].l;
ans=p;break;
}
if(t[p].val>val&&t[p].val<t[ans].val) ans=p;
p=val<t[p].val? t[p].l:t[p].r;
}
return t[ans].val;
}
inline int getpre(int val){
int p=root,ans=1;
while(p){
if(t[p].val==val){
if(!t[p].l) break;
p=t[p].l;while(t[p].r) p=t[p].r;
ans=p;break;
}
if(t[p].val<val&&t[p].val>t[ans].val) ans=p;
p=val<t[p].val? t[p].l:t[p].r;
}
return t[ans].val;
}
然而,如果只有这些操作,那set岂不是可以替代手写平衡树?
所以,我们还有两个操作其实在BST里面就有的只是忘记讲了qwq
寻找一个值val的排名(只需要找已经插入的节点)
首先,我们可以知道,排名就是比它小的值的个数\(+1\),
而我们在寻找这个值\(val\)所在的节点时,有三种情况:
1.当前节点的权值大于\(val\).
此时,我们只需要向左走就行了.
2.当前节点的权值等于\(val\).
那么这时候,就直接返回它左子树的节点数量\(size\).
3.当前节点的权值小于\(val\).
那么显然,当前节点及它的左子树的权值都小于\(val\),
于是我们加上左子树的\(size\)以及当前节点的元素个数\(cnt\)(针对于重复元素),
再往右找即可.
来看代码吧:
inline int getrank(int p,int val){
if(t[p].val==val) return t[t[p].l].size;
if(val<t[p].val) return getrank(t[p].l,val);
return t[t[p].l].size+t[p].cnt+getrank(t[p].r,val);
}
但是我们要注意的一点是,
我们最后返回的,是小于\(val\)的元素个数,因此要再加一,
但由于插入了一个\(-INF\)(避免越界),又要再减掉一(就等于没变,但原理必须要清楚).
让我们进入到第二个操作:
寻找排名为rank的元素
其实这个的思路和前面的也差不多...(并且和权值线段树很像)
还是三种情况:
1.当前节点左子树的元素个数大于等于\(rank\).
那么显然,答案在左子树中,因此往左边走就行了.
2.左子树元素个数\(size\)加上当前节点的重复元素个数\(cnt\)大于等于\(rank\).
那么当前节点的权值就是答案了.
3.左子树元素个数\(size\)加上当前节点的重复元素个数\(cnt\)小于\(rank\).
那么答案就在右子树中啦,但是要将\(rank\)减掉左子树元素个数\(size\)加上当前节点的重复元素个数\(cnt\)
那么看代码吧:
inline int getval(int p,int rank){
if(t[t[p].l].size>=rank) return getval(t[p].l,rank);
if(t[t[p].l].size+t[p].cnt>=rank) return t[p].val;
return getval(t[p].r,rank-t[t[p].l].size-t[p].cnt);
}
好吧,几个操作讲完啦!!!
来看道例题吧:洛谷P3369 【模板】普通平衡树
这题就是个板子了.
直接上代码吧:
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <stdlib.h>
#define INF 0x7fffffff
using namespace std;
inline int read(){
int sum=0,f=1;char c=getchar();
while(c>'9'||c<'0'){if(c=='-') f=-1;c=getchar();}
while(c<='9'&&c>='0'){sum=sum*10+c-'0';c=getchar();}
return sum*f;
}
struct tree{int l,r,size,cnt,val,dat;}t[100001];
int n,tot,root;
inline int New(int val){
t[++tot].val=val;t[tot].dat=rand();
t[tot].size=t[tot].cnt=1;
return tot;
}
inline void update(int p){
t[p].size=t[t[p].l].size+t[t[p].r].size+t[p].cnt;
}
inline void l_rotate(int &p){
int q=t[p].l;
t[p].l=t[q].r;t[q].r=p;p=q;
update(t[p].r);update(p);
}
inline void r_rotate(int &p){
int q=t[p].r;
t[p].r=t[q].l;t[q].l=p;p=q;
update(t[p].l);update(p);
}
inline void build(){
New(-INF);New(INF);
t[1].r=2;root=1;
update(1);
}
inline void insert(int &p,int val){
if(!p){p=New(val);return ;}
if(t[p].val==val) t[p].cnt++;
else insert(val<t[p].val? t[p].l:t[p].r,val);
if(t[t[p].l].dat>t[p].dat) l_rotate(p);
if(t[t[p].r].dat>t[p].dat) r_rotate(p);
update(p);
}
inline void remove(int &p,int val){
if(!p) return ;
if(t[p].val==val){
if(t[p].cnt>1){t[p].cnt--;update(p);return ;}
if(!t[p].l&&!t[p].r){p=0;return ;}
if(!t[p].r||t[t[p].l].dat>t[t[p].r].dat) l_rotate(p),remove(t[p].r,val);
else r_rotate(p),remove(t[p].l,val);
update(p);return ;
}
remove(val<t[p].val? t[p].l:t[p].r,val);update(p);
}
inline int getnext(int val){
int p=root,ans=2;
while(p){
if(t[p].val==val){
if(!t[p].r) break;
p=t[p].r;while(t[p].l) p=t[p].l;
ans=p;break;
}
if(t[p].val>val&&t[p].val<t[ans].val) ans=p;
p=val<t[p].val? t[p].l:t[p].r;
}
return t[ans].val;
}
inline int getpre(int val){
int p=root,ans=1;
while(p){
if(t[p].val==val){
if(!t[p].l) break;
p=t[p].l;while(t[p].r) p=t[p].r;
ans=p;break;
}
if(t[p].val<val&&t[p].val>t[ans].val) ans=p;
p=val<t[p].val? t[p].l:t[p].r;
}
return t[ans].val;
}
inline int getrank(int p,int val){
if(t[p].val==val) return t[t[p].l].size;
if(val<t[p].val) return getrank(t[p].l,val);
return t[t[p].l].size+t[p].cnt+getrank(t[p].r,val);
}
inline int getval(int p,int rank){
if(t[t[p].l].size>=rank) return getval(t[p].l,rank);
if(t[t[p].l].size+t[p].cnt>=rank) return t[p].val;
return getval(t[p].r,rank-t[t[p].l].size-t[p].cnt);
}
int main(){
n=read();build();
for(int i=1;i<=n;i++){
int opt=read(),x=read();
if(opt==1){insert(root,x);}
else if(opt==2){remove(root,x);}
else if(opt==3){printf("%d\n",getrank(root,x));}
else if(opt==4){printf("%d\n",getval(root,x+1));}//因为有一个-INF所以要加一
else if(opt==5){printf("%d\n",getpre(x));}
else if(opt==6){printf("%d\n",getnext(x));}
}
return 0;
}
Treap终于讲完啦.
等着更splay吧...(或许坑填不上了)
[学习笔记] 平衡树——Treap的更多相关文章
- 「学习笔记」Treap
「学习笔记」Treap 前言 什么是 Treap ? 二叉搜索树 (Binary Search Tree/Binary Sort Tree/BST) 基础定义 查找元素 插入元素 删除元素 查找后继 ...
- [学习笔记]平衡树(Splay)——旋转的灵魂舞蹈家
1.简介 首先要知道什么是二叉查找树. 这是一棵二叉树,每个节点最多有一个左儿子,一个右儿子. 它能支持查找功能. 具体来说,每个儿子有一个权值,保证一个节点的左儿子权值小于这个节点,右儿子权值大于这 ...
- 学习笔记--(平衡树)splay
坑爹的splay,毁我青春,耗我钱财,颓我精力 是一种用于保存有序集合的简单高效的数据结构.伸展树实质上是一个二叉查找树.允许查找,插入,删除,删除最小,删除最大,分割,合并等许多操作,这些操作的时间 ...
- 平衡树学习笔记(2)-------Treap
Treap 上一篇:平衡树学习笔记(1)-------简介 Treap是一个玄学的平衡树 为什么说它玄学呢? 还记得上一节说过每个平衡树都有自己的平衡方式吗? 没错,它平衡的方式是......rand ...
- 普通平衡树Treap(含旋转)学习笔记
浅谈普通平衡树Treap 平衡树,Treap=Tree+heap这是一个很形象的东西 我们要维护一棵树,它满足堆的性质和二叉查找树的性质(BST),这样的二叉树我们叫做平衡树 并且平衡树它的结构是接近 ...
- 平衡树学习笔记(6)-------RBT
RBT 上一篇:平衡树学习笔记(5)-------SBT RBT是...是一棵恐怖的树 有多恐怖? 平衡树中最快的♂ 不到200ms的优势,连权值线段树都无法匹敌 但是,通过大量百度,发现RBT的代码 ...
- 平衡树学习笔记(5)-------SBT
SBT 上一篇:平衡树学习笔记(4)-------替罪羊树 所谓SBT,就是Size Balanced Tree 它的速度很快,完全碾爆Treap,Splay等平衡树,而且代码简洁易懂 尤其是插入节点 ...
- 平衡树学习笔记(3)-------Splay
Splay 上一篇:平衡树学习笔记(2)-------Treap Splay是一个实用而且灵活性很强的平衡树 效率上也比较客观,但是一定要一次性写对 debug可能不是那么容易 Splay作为平衡树, ...
- BST,Splay平衡树学习笔记
BST,Splay平衡树学习笔记 1.二叉查找树BST BST是一种二叉树形结构,其特点就在于:每一个非叶子结点的值都大于他的左子树中的任意一个值,并都小于他的右子树中的任意一个值. 2.BST的用处 ...
随机推荐
- 基于 CentOS 7 搭建 GitLab
⒈更新软件包 yum update -y ⒉安装 ssh服务并启动 yum install -y curl policycoreutils-python openssh-server systemct ...
- Android Application的Gradle说明
//引入插件 apply plugin: 'com.android.application' android { compileSdkVersion 29 buildToolsVersion &quo ...
- Swoft2.x 小白学习笔记 (四) --- RPC
介绍 swoft 中 RPC使用:搭建访问服务端和客户端 RPC服务端: 一.配置,在文件 /app/bean.php中添加 return [ 'rpcServer' => [ 'class' ...
- Python【print函数】
下面是 print函数的一种用法,用逗号隔开,可在同一行打印不同类型的数据.x = input('请你输入被除数:')y = input('请你输入除数:')z = float(x)/float(y) ...
- k8s-高可用架构设计
docker的私有仓库harbor.容器化kubernetes部分组建.使用阿里云日志服务收集日志. 部署完成后,你将理解系统各组件的交互原理,进而能快速解决实际问题,所以本文档主要适合于那些有一定k ...
- 你不知道的css各类布局(一)之固定布局、静态布局
前言 当为大量用户设计网站时,设计人员必须考虑到访问者的差异: 屏幕分辨率, 浏览器的选择, 是否在浏览器最大化状态, 浏览器的额外工具栏的开启(历史记录,书签等), 操作系统和硬件. 我们知道css ...
- 学习笔记--Tarjan算法之割点与桥
前言 图论中联通性相关问题往往会牵扯到无向图的割点与桥或是下一篇博客会讲的强连通分量,强有力的\(Tarjan\)算法能在\(O(n)\)的时间找到割点与桥 定义 若您是第一次了解\(Tarjan\) ...
- 用php连接数据库,并执行数据库操作
1,建立与数据库之间的连接 (能通过php代码执行一个SQL语句得到查询的结果) <?php mysqli_connect(' , 'demo01'); 这里要注意两个问题: ①mysqli 是 ...
- 文件存储Mongo DB后前端对于文件操作的处理方式
以下是关于后端对于附件从存储服务器改为存储到Mongo DB后,前端对于一些常见需求处理方式的修改:包括文件上传下载和富文本编辑中的贴图实现. 一.文件上传(记录关于fetch中post请求Conte ...
- Nginx如何配置防盗链
配置要点 none : 允许没有http_refer的请求访问资源: blocked : 允许不是http://开头的,不带协议的请求访问资源: 119.28.190.215 start.igrow. ...