treap:一种平衡的二叉搜索树 什么是treap(带旋) treap=tree+heap,这大家都知道.因为二叉搜索树(BST)非常容易被卡成一条链而影响效率,所以我们需要一种更加平衡的树形结构,从而保持$O(logn)$的优秀复杂度. 那么为什么涉及到heap呢?我们知道因为堆有个非常好的性质,它的高度是$logn$的.于是就有人想,能不能够把二叉搜索树的优点与堆的优点结合起来呢? 接下去就要步入OI界的玄学基础————随机数了. 先不管均摊效率高低,我们把BST的每一个节点都赋值一个随机数

在刷了许多道平衡树的题之后,对平衡树有了较为深入的理解,在这里和大家分享一下,希望对大家学习平衡树能有帮助. 平衡树有好多种,比如treap,splay,红黑树,STL中的set.在这里只介绍几种常用的:treap.splay和替罪羊树(其中treap包括旋转treap和非旋转treap). 一.treap treap这个词是由tree和heap组合而成,意思是树上的的堆(其实就是字面意思啦qwq).treap可以说是由二叉搜索树(BST)进化而来,二叉搜索树每个点满足它左子树中所有点权值都比它

Sylvia 是一个热爱学习的女孩子.  前段时间,Sylvia 参加了学校的军训.众所周知,军训的时候需要站方阵. Sylvia所在的方阵中有n × m名学生,方阵的行数为 n,列数为m.  为了便于管理,教官在训练开始时,按照从前到后,从左到右的顺序给方阵中的学生从 1 到 n × m 编上了号码(参见后面的样例).即:初始时,第 i 行第 j 列的学生的编号是(i − 1) × m + j.  然而在练习方阵的时候,经常会有学生因为各种各样的事情需要离队.在一天中,一共发生了 q 件这样的

背景 非旋转treap真的好久没有用过了... 左偏树由于之前学的时候没有写学习笔记, 学得也并不牢固. 所以打算写这么一篇学习笔记, 讲讲左偏树和非旋转treap. 左偏树 定义 左偏树(Leftist Tree)是一种可并堆(Mergeable Heap), 它除了支持优先队列的三个基本操作(插入,删除,取最小节点), 还支持一个很特殊的操作--合并操作; 左偏树是一棵堆有序(Heap Ordered)二叉树; 左偏树满足左偏性质(Leftist Property): 节点的键值小于或等于它

1588: [HNOI2002]营业额统计 Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 13902  Solved: 5225[Submit][Status][Discuss] Description 营业额统计 Tiger最近被公司升任为营业部经理,他上任后接受公司交给的第一项任务便是统计并分析公司成立以来的营业情况. Tiger拿出了公司的账本,账本上记录了公司成立以来每天的营业额.分析营业情况是一项相当复杂的工作.由于节假日,大减价或者是其

3224: Tyvj 1728 普通平衡树 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 17706  Solved: 7764[Submit][Status][Discuss] Description 您需要写一种数据结构(可参考题目标题),来维护一些数,其中需要提供以下操作:1. 插入x数2. 删除x数(若有多个相同的数,因只删除一个)3. 查询x数的排名(若有多个相同的数,因输出最小的排名)4. 查询排名为x的数5. 求x的前驱(前驱定义为

1.KMP #include<cstring> #include<algorithm> #include<cstdio> using namespace std; const int maxn=1e6; ],b[maxn+]; ]; int len1,len2,t; int main() { scanf("%d\n",&t); while(t) { --t; scanf("%s%s",b,a);//a是母串 b是匹配串 l

\(Orz\) 范浩强大爷,竟然搞出了如此夺天地造化的数据结构. \(FHQ-Treap\),又名非旋\(Treap\),是范浩强大爷在某些奇特的灵感之下发明的一种平衡树,因其与\(Treap\)相似的性质和无旋转操作的特性被称为非旋\(Treap\).非旋\(Treap\)用\(Split\)和\(merge\)两个操作维护平衡,其本质是堆的合并.(左偏树?) 前置函数&结构体: #define Drt pair < Treap * , Treap * > struct Treap

ReentrantLock/CountDownLatch/Semaphore/FutureTask/ThreadPoolExecutor的源码中都会包含一个静态的内部类Sync,它继承了AbstractQueuedSynchronizer这个抽象类. AbstractQueuedSynchronizer是java.util.concurrent包中的核心组件之一,为并发包中的其他synchronizers提供了一组公共的基础设施. AQS会对进行acquire而被阻塞的线程进行管理,其管理方式是

3196: Tyvj 1730 二逼平衡树 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 1807  Solved: 772[Submit][Status][Discuss] Description 您需要写一种数据结构(可参考题目标题),来维护一个有序数列,其中需要提供以下操作:1.查询k在区间内的排名2.查询区间内排名为k的值3.修改某一位值上的数值4.查询k在区间内的前驱(前驱定义为小于x,且最大的数)5.查询k在区间内的后继(后继定义为大

题目描述 凡凡开了一间宠物收养场.收养场提供两种服务:收养被主人遗弃的宠物和让新的主人领养这些宠物. 每个领养者都希望领养到自己满意的宠物,凡凡根据领养者的要求通过他自己发明的一个特殊的公式,得出该领养者希望领养的宠物的特点值a(a是一个正整数,a<2^31),而他也给每个处在收养场的宠物一个特点值.这样他就能够很方便的处理整个领养宠物的过程了,宠物收养场总是会有两种情况发生:被遗弃的宠物过多或者是想要收养宠物的人太多,而宠物太少. 被遗弃的宠物过多时,假若到来一个领养者,这个领养者希望领养的宠

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].

Description 凡凡开了一间宠物收养场.收养场提供两种服务:收养被主人遗弃的宠物和让新的主人领养这些宠物. 每个领养者都希望领养到自己满意的宠物,凡凡根据领养者的要求通过他自己发明的一个特殊的公式,得出该领养者希望领养的宠物的特点值a(a是一个正整数,a<2^31),而他也给每个处在收养场的宠物一个特点值.这样他就能够很方便的处理整个领养宠物的过程了,宠物收养场总是会有两种情况发生:被遗弃的宠物过多或者是想要收养宠物的人太多,而宠物太少. 被遗弃的宠物过多时,假若到来一个领养者,这个领养

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/18/bayes-network.html 2.1.摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类.朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立(实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立).当这个条件成立时,朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的,但不幸的是,现实中各个特征属性间往往并不条件独立,而是具有较强的相关性,这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力.这一篇文章中,我们接着上一篇文章的例

决定把掌握不熟练或是模型见的少的知识点在这里列一列 希望能在自己AFO前成功get技能点吧…… 优先级:动态规划-分治-字符串-图论-数据结构-数学-计算几何-其它 动态规划 1.四边形不等式优化 2.斯坦纳树 3.凸优化(例题:林克卡特树) 4.非单调性的斜率优化(维护凸包) 5.插头$dp$ 6.动态$dp$ 7.笛卡尔树 分治 1.整体二分 2.cdq分治 3.对时间分治 字符串 1.(广义)后缀自动机 2.后缀树 3.LCP 4.最小表示法 5.后缀排序 6.AC自动机  7.回文自动机

http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/42297 [题目描述] 写一种数据结构,来维护一个有序数列,其中需要提供以下操作: 1.查询k在区间内的排名 2.查询区间内排名为k的值 3.修改某一位值上的数值 4.查询k在区间内的前驱(前驱定义为小于x,且最大的数) 5.查询k在区间内的后继(后继定义为大于x,且最小的数) [输入格式] 第一行两个数 n,m( n,m <= 50000 )表示长度为n的有序序列和m个操作 第二行有n个数,表示有序序列 下面有m行,

1:贝叶斯网络的定义和性质 一个贝叶斯网络定义包括一个有向无环图(DAG)和一个条件概率表集合.DAG中每一个节点表示一个随机变量,可以是可直接观测变量或隐藏变量,而有向边表示随机变量间的条件依赖:条件概率表中的每一个元素对应DAG中唯一的节点,存储此节点对于其所有直接前驱节点的联合条件概率. 贝叶斯网络有一条极为重要的性质,就是我们断言每一个节点在其直接前驱节点的值制定后,这个节点条件独立于其所有非直接前驱前辈节点. 这个性质很类似Markov过程.其实,贝叶斯网络可以看做是Markov链的非

非旋转treap的操作基于split和merge操作,其余操作和普通平衡树一样,复杂度保证方式与旋转treap差不多,都是基于一个随机的参数,这样构出的树树高为\(logn\) split 作用:将原平衡树分为排名为\([1,k]\),\([k+1,n]\)的两棵平衡树 实现: 1.如果\(x\)左儿子的子树大小\(size[l]==k\),那么\(x\)左儿子即为\([1,k]\)这个平衡树的根,\(x\)本身为另一颗平衡树的根 2.如果\(x\)左儿子的子树大小\(size[l]+1==k\

非旋  $treap$ (FHQ treap)的简单入门 前置技能 建议在掌握普通 treap 以及 左偏堆(也就是可并堆)食用本blog 原理 以随机数维护平衡,使树高期望为logn级别, FHQ 不依靠旋转,只有两个核心操作merge(合并)和split(拆分) 所谓随机数维护平衡就是给每个节点一个随机值 key (下文中没有加随机的就代表是真实权值), 然后整棵树中 key 值要满足小(大)根堆的性质(也就是heap), 同时也要满足平衡树(tree)的性质(也就是每个节点左子树内节点真实

原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/Balanced-Binary-Tree.html 注意是简单教程,不是入门教程. splay 1. 旋转: 假设点 y 原是点 x 的 father,旋转操作可以在不改变中序遍历的基础上,将 y 变成 x 的儿子.例如: 旋转后: 代码: int wson(int x){ return son[fa[x]][1]==x; } void pushup(int x){ tot[x]=cnt[x]+tot[son[