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Treap 简介
Treap 是一种二叉查找树。它的结构同时满足二叉查找树(Tree)与堆(Heap)的性质,因此得名。Treap的原理是为每一个节点赋一个随机值使其满足堆的性质,保证了树高期望 O(log2n) ,从而保证了时间复杂度。
Treap 是一种高效的平衡树算法,在常数大小与代码复杂度上好于 Splay。
Treap 的基本操作
现在以 BZOJ 3224 普通平衡树为模板题,详细讨论 Treap 的基本操作。
1.基本结构
在一般情况下,Treap 的节点需要存储它的左右儿子,子树大小,节点中相同元素的数量(如果没有可以默认为1),自身信息及随机数的值。
struct node{ int l, r, v, siz, rnd, ct; }d[1000005];
l
为左儿子节点编号, r
为右儿子节点编号, v
为节点数值, siz
为子树大小, rnd
为节点的随机值, ct
为该节点数值的出现次数(目的为将所有数值相同的点合为一个)。
2.关于随机值
随机值由 rand()
函数生成, 考虑到 <cstdlib>
库中的 rand()
速度较慢,所以在卡常数的时候建议手写 rand()
函数。
inline int rand(){ static int seed = 2333; return seed = (int)((((seed ^ 998244353) + 19260817ll) * 19890604ll) % 1000000007); }
其中 seed
为随机种子,可以随便填写。
3.节点信息更新
节点信息更新由 update()
函数实现。在每次产生节点关系的修改后,需要更新节点信息(最基本的子树大小,以及你要维护的其他内容)。
时间复杂度 O(1) 。
inline void update(int k){ d[k].siz = d[lc].siz + d[rc].siz + d[k].ct; }
4.「重要」左旋与右旋
左旋与右旋是 Treap 的核心操作,也是 Treap 动态保持树的深度的关键,其目的为维护 Treap 堆的性质。
下面的图片可以让你更好的理解左旋与右旋:
下面具体介绍左旋与右旋操作。左旋与右旋均为变更操作节点与其两个儿子的相对位置的操作。
「左旋」为将作儿子节点代替根节点的位置, 根节点相应的成为左儿子节点的右儿子(满足二叉搜索树的性质)。相应的,之前左儿子节点的右儿子应转移至之前根节点的左儿子。此时,只有之前的根节点与左儿子节点的 siz
发生了变化。所以要 update()
这两个节点。
「右旋」类似于「左旋」,将左右关系相反即可。
时间复杂度 O(1) 。
void rturn(int &k){ //右旋 int t = d[k].l; d[k].l = d[t].r; d[t].r = k; d[t].siz = d[k].siz; update(k); k = t; } void lturn(int &k){ //左旋 int t = d[k].r; d[k].r = d[t].l; d[t].l = k; d[t].siz = d[k].siz; update(k); k = t; }
5.节点的插入与删除
节点的插入与删除是 Treap 的基本功能之一。
「节点的插入」是一个递归的过程,我们从根节点开始,逐个判断当前节点的值与插入值的大小关系。如果插入值小于当前节点值,则递归至左儿子;大于则递归至右儿子;
相等则直接在把当前节点数值的出现次数 +1 ,跳出循环即可。如果当前访问到了一个空节点,则初始化新节点,将其加入到 Treap 的当前位置。
「节点的删除」同样是一个递归的过程,不过需要讨论多种情况:
如果插入值小于当前节点值,则递归至左儿子;大于则递归至右儿子。
如果插入值等于当前节点值:
若当前节点数值的出现次数大于 1 ,则减一;
若当前节点数值的出现次数等于于 1 :
若当前节点没有左儿子与右儿子,则直接删除该节点(置 0);
若当前节点没有左儿子或右儿子,则将左儿子或右儿子替代该节点;
若当前节点有左儿子与右儿子,则不断旋转 当前节点,并走到当前节点新的对应位置,直到没有左儿子或右儿子为止。
时间复杂度均为 O(log2n) 。
具体实现代码如下:
void ins(int &p,int x) { if (p==0) { p=++sz; tr[p].siz=tr[p].ct=1,tr[p].val=x,tr[p].rnd=rand(); return; } tr[p].siz++; if (tr[p].val==x) tr[p].ct++; else if (x>tr[p].val) { ins(tr[p].r,x); if (tr[rs].rnd<tr[p].rnd) lturn(p); }else { ins(tr[p].l,x); if (tr[ls].rnd<tr[p].rnd) rturn(p); } } void del(int &p,int x) { if (p==0) return; if (tr[p].val==x) { if (tr[p].ct>1) tr[p].ct--,tr[p].siz--;//如果有多个直接减一即可。 else { if (ls==0||rs==0) p=ls+rs;//单节点或者空的话直接儿子移上来或者删去即可。 else if (tr[ls].rnd<tr[rs].rnd) rturn(p),del(p,x); else lturn(p),del(p,x); } } else if (x>tr[p].val) tr[p].siz--,del(rs,x); else tr[p].siz--,del(ls,x); }
6.查询数x的排名
查询数x的排名可以利用在二叉搜索树上的相同方法实现。
具体思路为根据递归找到当前节点,并记录小于这个节点的节点的数量(左子树) 。
时间复杂度 O(log2n) 。
代码实现如下:
int find_pm(int p,int x) { if (p==0) return 0; if (tr[p].val==x) return tr[ls].siz+1; if (x>tr[p].val) return tr[ls].siz+tr[p].ct+find_pm(rs,x); else return find_pm(ls,x); }
7.查询排名为x的数
查询排名为x的数可以利用在二叉搜索树上的相同方法实现。
具体思路为根据当前x来判断该数在左子树还是右子树 。
时间复杂度 O(log2n) 。
代码实现如下:
int find_hj(int p,int x) { if (p==0) return inf; if (tr[p].val<=x) return find_hj(rs,x); else return min(tr[p].val,find_hj(ls,x)); }
8.查询数的前驱与后继
查询数的前驱与后继同样可以递归实现。查前驱即为递归当前数,走到小于等于x的节点,并记录其中最大的。后继同理。
时间复杂度 O(log2n) 。
代码实现如下:
int find_qq(int p,int x) { if (p==0) return -inf; if (tr[p].val<x) return max(tr[p].val,find_qq(rs,x)); else if (tr[p].val>=x) return find_qq(ls,x); } int find_hj(int p,int x) { if (p==0) return inf; if (tr[p].val<=x) return find_hj(rs,x); else return min(tr[p].val,find_hj(ls,x)); }
下面放洛谷的模板题的代码:
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=100010;
int n,ans,tot,root;
struct Treap{
int val,l,r;
int id,size,cnt;
}t[maxn];
inline int read()
{
char ch=getchar();int num=0;bool flag=false;
while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')flag=true;ch=getchar();}
while(ch>='0'&&ch<='9'){num=num*10+ch-'0';ch=getchar();}
return flag?-num:num;
}
inline void update(int k)
{t[k].size=t[t[k].l].size+t[t[k].r].size+t[k].cnt;}
inline void left_rotate(int &k)
{
int y=t[k].r;t[k].r=t[y].l;t[y].l=k;
t[y].size=t[k].size;update(k);k=y;
}
inline void right_rotate(int &k)
{
int y=t[k].l;t[k].l=t[y].r;t[y].r=k;
t[y].size=t[k].size;update(k);k=y;
}
inline void ins(int &k,int x)
{
if(k==0){
++tot;k=tot;t[k].val=x;
t[k].size=t[k].cnt=1;
t[k].id=rand();return;
}
++t[k].size;
if(t[k].val==x)++t[k].cnt;
else if(x>t[k].val){
ins(t[k].r,x);
if(t[t[k].r].id<t[k].id)
left_rotate(k);
}
else{
ins(t[k].l,x);
if(t[t[k].l].id<t[k].id)
right_rotate(k);
}
}
inline void del(int &k,int x)
{
if(k==0)return;
if(t[k].val==x){
if(t[k].cnt>1){
--t[k].cnt;--t[k].size;
return;}
if(t[k].l*t[k].r==0)
k=t[k].l+t[k].r;
else if(t[t[k].l].id<t[t[k].r].id)
right_rotate(k),del(k,x);
else left_rotate(k),del(k,x);
}
else if(x>t[k].val)
--t[k].size,del(t[k].r,x);
else --t[k].size,del(t[k].l,x);
}
inline int fid(int k,int x)
{
if(k==0)return 0;
if(t[k].val==x)return t[t[k].l].size+1;
else if(x>t[k].val)
return t[t[k].l].size+t[k].cnt+fid(t[k].r,x);
else return fid(t[k].l,x);
}
inline int fin(int k,int x)
{
if(k==0)return 0;
if(x<=t[t[k].l].size)
return fin(t[k].l,x);
else if(x>t[t[k].l].size+t[k].cnt)
return fin(t[k].r,x-t[t[k].l].size-t[k].cnt);
else return t[k].val;
}
inline void pred(int k,int x)
{
if(k==0)return;
if(t[k].val<x){
ans=k;pred(t[k].r,x);
}
else pred(t[k].l,x);
}
inline void sucd(int k,int x)
{
if(k==0)return;
if(t[k].val>x){
ans=k;sucd(t[k].l,x);
}
else sucd(t[k].r,x);
}
int main()
{
n=read();
for(int i=1;i<=n;i++){
int caozuo=read();
int x=read();ans=0;
switch(caozuo){
case 1:ins(root,x);break;
case 2:del(root,x);break;
case 3:printf("%d
",fid(root,x));break;
case 4:printf("%d
",fin(root,x));break;
case 5:{pred(root,x);printf("%d
",t[ans].val);break;}
case 6:{sucd(root,x);printf("%d
",t[ans].val);break;}
}
}
return 0;
}