平衡树 - FHQ 学习笔记
作者:互联网
平衡树 - FHQ 学习笔记
本片文章的姊妹篇:平衡树 - Splay 学习笔记。
感觉完全不会平衡树,又重新学习了一遍 FHQ,一口气把常见套路都学完了。
一、大致内容及分类
FHQ,全称非旋转 Treap,是一种可以用于维护按权值、排名分裂的数据结构。它相比与 Splay 虽然常数较大,但是实现起来代码难度相对容易,而且由于它非旋的特点,也可以用来实现可持久化。
既然叫做非旋 Treap,它兼有 Treap 的特点又有非旋转独特的优势。
- 从 Treap 角度看,他们同样都是依赖修正值
rnd
是随机的,用将他们按照rnd
形成一个小根堆。与 Treap 相同,它也满足笛卡尔树的性质,它的中序遍历和它的插入顺序相同,即 \(1\) 到 \(n\) 的序列。 - 从非旋角度看,FHQ 直接通过
split
和merge
操作实现添加、删除元素,不用再树上旋转了。
根据不同题目要求,将平衡树分为序列平衡树和权值平衡树。
- 序列平衡树的中序遍历为每个元素的下标,权值为每个元素具体的值,常见题型为区间翻转等。
- 权值平衡树的中序遍历是所有元素的排名,即按照中序遍历提取所有元素后元素权值递增,常见操作为全局第 \(k\) 大等。
如果毒瘤出题人同时综合了以上两种操作,即区间翻转 \(+\) 区间第 \(k\) 大,应该怎么做呢?好吧,如果真是这样,这篇文章可能不能够帮到你,用用树套树吧。
二、基本操作
FHQ 的核心操作就是 split
出操作区间,操作完后 merge
回去。
下边讲解中默认的平衡树类型为权值平衡树,序列平衡树其实是将某些 \(val\) 改为了 \(siz\)。
分裂 split
无论是按照排名还是权值分裂,他们都是将原树分为左右两半,可以利用中序遍历的性质进行分裂。
具体操作时,我们新建两个临时变量 \(x,y\) 分别表示分裂出来的左边、右边的那颗平衡树。
如果我们遇到一个应该属于 \(x\) 树的节点,就将这个点以及这个点的左子树加入 \(x\) 树中,并递归分裂右子树;如果遇到属于 \(y\) 的,就将这个点与它的右子树加入 \(y\) 树中,并递归分裂左子树。
可以写出伪代码如下:
void split(int p,int k,int &x,int &y) // 分裂出 (-infty,k],(k,+infty)
{
if(!p) { x=y=0; return; }
pushdown(p);
if(tree[p].val<=k) x=p,split(tree[p].pr,k,tree[x].pr,y);
else y=p,split(tree[p].pl,k,x,tree[y].pl);
pushup(p);
}
合并 merge
由于这是 FHQ 的 merge
,需要在合并时既保证小根堆性质又不破坏中序遍历的特点,对合并的两棵树有特殊的要求:左右区间不能够相交或者顺序颠倒!
所以我们在合并时必须按照顺序从左到右合并。
具体操作时,可以直接将 rnd
小的作为新树的根节点,如果这个根节点来自左子树就递归右子树,相反来自右子树就递归左子树(由于满足上面区间不相交也不颠倒的特点)。
写出伪代码:
int merge(int x,int y)
{
if(!x || !y) return x+y;
if(tree[x].rnd<tree[y].rnd)
pushdown(x),tree[x].pr=merge(tree[x].pr,y),pushup(x);
else
pushdown(y),tree[y].pl=merge(x,tree[y].pl),pushup(y);
}
新建节点 new
没什么可说的,就是给新节点附一个随机的 rnd
。
inline int New(int Val)
{
tree[++cnt].rnd=rand();
tree[cnt].val=Val;
tree[cnt].siz=1;
tree[cnt].pl=tree[cnt].pr=0;
return cnt;
}
插入 insert
直接分裂出两端区间,把新建的加点放到两棵树中间在合并即可。
inline void Insert(int val)
{
split(root,val,x,y);
root=merge(merge(x,New(val)),y);
}
删除 delete
FHQ 可以实现删除一个数或删除这个值的所有数,唯一区别就在于分裂时的不同。
inline void Delete_one(int val)
{
split(root,val,x,z);
split(x,val-1,x,y);
root=merge(x,z);
}
inline void Delete_all(int val)
{
split(root,val,x,z);
split(x,val-1,x,y);
y=merge(tree[y].pl,tree[y].pr);
root=merge(merge(x,y),z);
}
查询排名对应权值 Rank_to_Value
查询权值对应排名 Value_to_Rank
三、可持久化平衡树
四、常见优化技巧
五、模板
六、例题
标签:val,int,tree,笔记,merge,split,平衡,FHQ 来源: https://www.cnblogs.com/EricQian/p/16082023.html