非旋转式treap及可持久化
2016-02-01 13:55
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简介:
Treap,一种表现优异的BST
优势:
其较于AVL、红黑树实现简单,浅显易懂 较于Splay常数小,通常用于树套BST表现远远优于Splay 或许有人想说SBT,SBT我没有实现过,据说比较快 但是SBT、Splay以及旋转版Treap等BST都不可以比较方便地实现‘可持久化操作’
介绍:
Treap=Tree+Heap Treap是一颗同时拥有二叉搜索树和堆性质的一颗二叉树 Treap有两个关键字,在这里定义为: 1.key,满足二叉搜索树性质,即中序遍历按照key值有序 2.fix,满足堆性质,即对于任何一颗以x为根的子树,x的fix值为该子树的最值,方便后文叙述,定义为最小值 为了满足期望,fix值是一个随机的权值,用来保证树高期望为logn 剩下的key值则是用来维护我们想要维护的一个权值,此为一个二叉搜索树的基本要素
支持操作:
基本操作:
1.Build【构造Treap】【O(n)】 2.Merge【合并】【O(logn)】 3.Split【拆分】【O(logn)】 4.Newnode【新建节点】【O(1)】
可支持操作:
1.Insert【Newnode+Merge】【O(logn)】 2.Delete【Split+Split+Merge】【O(logn)】 3.Find_kth【Split+Split】【O(logn)】 4.Query【Split+Split】【O(logn)】 5.Cover【Split+Split+Merge】【O(logn)】 and more....
操作分析:
PS:如果没有看懂可以在最后看看我的代码1.Build
让我们先来看看笛卡尔树,笛卡尔树同样是一颗同时拥有二叉搜索树和堆性质的一颗二叉树 ---> 笛卡尔树【维基百科】 ---> 笛卡尔树【百度百科】 笛卡尔树构造是和Treap完全一样的,如果key值是有序的,那么笛卡尔树的构造是线性的,所以我们只要把Treap当作一颗笛卡尔树构造就可以了 简要讲讲笛卡尔树: ![这里写图片描述](http://memphis.is-programmer.com/user_files/Memphis/Image/1_20140515160140.jpg)
笛卡尔树构造时用栈维护了整棵树最右的一条链,每次在右下角处加入一个元素然后维护笛卡尔树的性质
图中,1、3、4、6、8、9为栈中元素,此时笛卡尔树满足所有性质,即在栈中元素fix值从1开始递增,假设此时我们在9的右儿子添加了一个13,若13的fix值小于栈顶元素9的fix,那么就开始退栈,停止退栈的条件有两个,满足任意一个即停止:
1.当前栈顶元素fix<13的fix【前面已经约定fix小的在上】
2.栈为空
若13的fix>3的fix并且<4的fix,那么上图会变为:
由于对于每个元素只会退栈一次,所以复杂度是O(n)
2.Merge
对于两个相对有序的Treap【若中序遍历为递增,即TreapA的最右下角也就是最大值小于TreapB的最左下角也就是最小值】,那么Merge的复杂度是O(logn)的; 对于两个相对无序的Treap,那么Merge只能启发式合并了。 那么Merge是如何操作的? 我们可以先来看看斜堆的Merge操作: ---> 斜堆【百度百科】 ---> 可并堆【百度文库】 非常好理解,斜堆的Merge是一个递归操作: 若当前要Merge(A,B),若A的val < B的val,交换A,B指针; 然后A的右子树=Merge(A的右子树,B); 最后交换一下A的左右子树. Treap的Merge也同理,只是需要注意满足中序遍历,因此不能交换左右子树,需要自行特判,代码也很简洁
3.Split
对于一个Treap,我们需要把它按照第K位拆分,那应该怎么做呢? 就像在寻找第K位一样走下去,一边走一边拆树,每次返回的时候拼接就可以了 由于树高是logn的,所以复杂度当然也是logn的 这样Treap有了Split和Merge操作,我们可以做到提取区间,也因此可以区间覆盖,也可以区间求和等等 除此之外因为没有了旋转操作,我们还可以进行可持久化,这个下文会讲到
4.Newnode
这个就不说了
5.可支持操作
一切可支持操作都可以通过以上四个基本操作完成: Build可以用来O(n)构树还可以在替罪羊树套Treap暴力重构的时候降低一个log的复杂度 Merge和Split可用提取区间,因此可以操作一系列区间操作 Newnode单独拿出来很必要,这样在可持久化的时候会很轻松
可持久化
可持久化是对数据结构的一种操作,即保留历史信息,使得在后面可以调用之前的历史版本 对于可持久化,我们可以先来看看主席树(可持久化线段树)是怎么可持久化的: ---> 可持久化线段树【blog】 由于只有父亲指向儿子的关系,所以我们可以在线段树进入修改的时候把沿途所有节点都copy一遍 然后把需要修改的指向儿子的指针修改一遍就好了,因为每次都是在原途上覆盖,不会修改前一次的信息 由于每次只会copy一条路径,而我们知道线段树的树高是log的,所以时空复杂度都是nlog(n) 我们来看看旋转的Treap,现在应该知道为什么不能可持久化了吧? 如果带旋转,那么就会破环原有的父子关系,破环原有的路径和树形态,这是可持久化无法接受的 如果把Treap变为非旋转的,那么我们可以发现只要可以可持久化Merge和Split就可一完成可持久化 因为上文说到了‘一切可支持操作都可以通过以上四个基本操作完成’,而Build操作只用于建造无需理会,Newnode就是用来可持久化的工具 我们来观察一下Merge和Split,我们会发现它们都是由上而下的操作! 因此我们完全可以参考线段树的可持久化对它进行可持久化 每次需要修改一个节点,就Newnode出来继续做就可以了
Code
#include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<ctime> using namespace std; #define maxn 2000005 #define rep(i,x,y) for(int i=x;i<=y;++i) #define dep(i,x,y) for(int i=x;i>=y;--i) struct Treap{ Treap *l,*r; int fix,key,size; Treap(int key_):fix(rand()),key(key_),l(NULL),r(NULL),size(1){} inline void updata(){ size=1+(l?l->size:0)+(r?r->size:0); } }*root; typedef pair<Treap*,Treap*> Droot;//用来Split返回两个根 inline int Size(Treap *x){return x?x->size:0;}//这样求size可以防止访问空指针 Treap *Merge(Treap *A,Treap *B){//合并操作 if(!A)return B; if(!B)return A; if(A->fix<B->fix){ A->r=Merge(A->r,B); A->updata(); return A; }else{ B->l=Merge(A,B->l); B->updata(); return B; } } Droot Split(Treap *x,int k){//拆分操作 if(!x)return Droot(NULL,NULL); Droot y; if(Size(x->l)>=k){ y=Split(x->l,k); x->l=y.second; x->updata(); y.second=x; }else{ y=Split(x->r,k-Size(x->l)-1); x->r=y.first; x->updata(); y.first=x; } return y; } Treap *Build(int *a){//建造操作 static Treap *stack[maxn],*x,*last; int p=0; rep(i,1,a[0]){ x=new Treap(a[i]); last=NULL; while(p && stack[p]->fix>x->fix){ stack[p]->updata(); last=stack[p]; stack[p--]=NULL; } if(p) stack[p]->r=x; x->l=last; stack[++p]=x; } while(p) stack[p--]->updata(); return stack[1]; } int Findkth(int k){//查找第K小 Droot x=Split(root,k-1); Droot y=Split(x.second,1); Treap *ans=y.first; root=Merge(Merge(x.first,ans),y.second); return ans->key; } int Getkth(Treap *x,int v){//询问一个数是第几大 if(!x)return 0; return v<x->key?Getkth(x->l,v):Getkth(x->r,v)+Size(x->l)+1; } void Insert(int v){//插入操作 int k=Getkth(root,v); Droot x=Split(root,k); Treap *n=new Treap(v); root=Merge(Merge(x.first,n),x.second); } void Delete(int k){//删除操作 Droot x=Split(root,k-1); Droot y=Split(x.second,1); root=Merge(x.first,y.second); } int a[maxn],M,x,y; int main(){ freopen("bst.in","r",stdin); freopen("bst.out","w",stdout); scanf("%d",a); rep(i,1,a[0]) scanf("%d",a+i); sort(a+1,a+1+a[0]); root=Build(a); scanf("%d",&M); while(M--){ char ch=getchar(); while(ch!='Q' && ch!='A' && ch!='D') ch=getchar(); scanf("%d",&x); if(ch=='Q') printf("%d\n",Findkth(x)); if(ch=='A') Insert(x); if(ch=='D') Delete(x); } }
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