Treap 详解

Treap 详解平衡树Treap详解吐槽:网上关于平衡树的详解,解答的不是很详细。并且大部分只谈原理,没有涉及到代码实现,即使给出了代码也没有添加注释,导致我找了很长时间才明白了原理并且写出一棵Treap。Part1关于平衡树平衡树的实质是一棵二叉搜索树(BST),二叉搜索树是一颗有根二叉树,并且

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平衡树 Treap 详解

吐槽:网上关于平衡树的详解,解答的不是很详细。并且大部分只谈原理,没有涉及到代码实现,即使给出了代码也没有添加注释,导致我找了很长时间才明白了原理并且写出一棵 Treap 。

Part 1 关于平衡树

平衡树的实质是一棵二叉搜索树(BST),二叉搜索树是一颗有根二叉树,并且满足这样的性质:

每个节点带有一个权值,如果对这个二叉树进行中序遍历,得到的权值序列是一个单调递增的序列。

换句话说,这颗二叉树的每一个以节点 \(V\) 为根的子树中,其左子树 \(V_l\) 中每个节点的权值必然小于节点 \(V\) 的权值,其右子树 \(V_r\) 中每个节点的权值必然大于节点 \(V\) 的权值。

看起来很好构建满足这样性质的一棵树,对吧?我们只要在每次插入新节点的时候从根节点递归比大小,决定要往左子树插还是右子树插,最后找到满足性质的位置就好了。

二叉搜索树在理想状态下是平衡的,也就是说它的每层都被铺满,这样期望的树高是 \(log(n)\) 的,但是在极端情况下,它有可能退化成一条链,也就是 \(n\) 的。

现在有这样一组数据:1,2,3,4,5

假如你现在构建这样一棵二叉搜索树,你会发现它长成这个样子:

Treap 详解

那么,如何保证这棵树是 \(log(n)\) 的树高呢?

这就是今天的主要课题:可以保证树高为 \(log(n)\) 的二叉搜索树,叫做平衡二叉搜索树,简称平衡树。

Part 2 Treap原理

平衡树的实现方法有很多,Treap(树堆) 是其中最易于实现的一种之一。

Treap 是 Tree(树)和 Heap(堆)的合并缩写,之所以这么叫,是因为它既满足 BST 的性质,也满足堆的性质。

Treap 在维护 BST 的性质的同时,维护一个堆(大小根堆都是可以的),其中 BST 的关键字 value 是我们赋予它的,堆的关键字 key 是随机(利用 cstdlib 库中的 rand( ) 函数)赋值的。

似乎感觉这种随机操作很玄学?然而,正是 Treap 的这种随机性质,使得每个节点的位置被随时调整,从而可以保证整棵树的树高为期望 \(log(n)\)(毕竟还是随机算法,不能保证严格的 \(log(n)\) ) 。但是在较大的数据面前,Treap 表现出的性能还是十分优秀的。除非你上辈子毁灭了世界,否则不用担心因为随机数而爆掉。

上面我提到(加粗)了“调整”这个词,没错,BST 的形态是可以调整的。譬如 Part 1 中的那棵退化成链的 BST 可以进行如下调整,调整之后,同样满足 BST 的性质。

Treap 详解

刚才说过,在 Treap 中,我们除了要维护它 BST 的性质,还要维护它堆的性质,这就涉及到我们要调整每个节点在树中的层数位置,保证最大值或者最小值始终在堆顶。下面以小根堆 Treap 为例。

还记得堆中如何操作找到最小值吗?没错,就是交换相邻层节点,使得最小值不断“上浮”,最终到达堆顶。在 Treap 中,有另一种神奇的操作——旋转,可以在满足 BST 的性质的情况下,交换两个节点的位置。

请看下面的图,我们借助这张图来详细分析一下。

Treap 详解

我们用一个数组 Val[x] 来表示节点 x 的权值,现在假设我们要交换 V 和 A 两个节点的位置。

根据 BST 的性质,有: Val[C]<Val[A]<Val[D]< Val[V]<Val[B] 。

先不管那么多,直接交换 A 和 V 的位置一发,那么因为 Val[A]<Val[V],V 势必要成为 A 的右儿子。此时,C 为 A 的左儿子,B 为 V 的右儿子不需要调整,剩下一个 D 节点,因为 Val[D]<Val[V] ,D 成为 V 的左儿子。

这样一番操作之后,我们就把原来在上方的节点 V 转到了它左儿子 A 的下方(右旋)。同样的,也可以把上方节点转到右儿子下方(左旋)。旋转可以维护 Treap 堆的性质,同时,有很多节点的左儿子或者右儿子是空的,这时,旋转就起到了调节树的形态的作用。(譬如 Part 1 中的链可以经过两次左旋达到它在 Part 2 中的形态)

Part 3 Treap 的作用、构建 Treap

Treap 支持向数据库中插入一个数,删除一个数,查询数据库内排名为 \(k\) 的元素,元素 \(x\) 的排名,比 \(x\) 大的最小的数或比 \(x\) 小的最大的数。所有这些操作的复杂度都是 \(O(log(n))\)

因为 C++ 的指针语法和平常使用的语文语法差不多,我习惯于使用指针写数据结构,现在来构建一棵 Treap。

首先,声明一个结构体:

struct Treap{
    int val,key,size,same;
    //val表示元素的值,key表示堆的关键字,size表示子树大小,same表示与当前元素相同的元素有几个
    Treap *ls,*rs;//表示左儿子,右儿子
    inline void update(){
        size=ls->size+rs->size+same;
    }//内联函数,用来更新自己的子树大小
};
struct Treap byte[maxn],*pool=byte,*root,*null;
//声明一个内存池,指向内存池的指针,根节点,空指针(null用来防止访问NULL而RE的状况

最重要的左右旋:

inilne void Turn_Right(Treap* &node){
	Treap *x=node->ls;//找到左儿子
	if(x==null)
		return;
	node->ls=x->rs;
	x->rs=node;
	x->size=node->size;
	node->update();//按照上面讲的方式修改左右儿子
	node=x;
}
inline void Left_turn(Treap *&node){
    Treap *x=node->rs;
    if(x==null)
    	return;
    node->rs=x->ls;
    x->ls=node;
    x->size=node->size;
	node->update();
    node=x;
}

如果您不习惯于使用指针,这里讲一下 C++ 指针的语法,如果您熟练掌握了指针,请跳过这一部分。


C++的每一个指针都指向一个内存,这个内存储存着一些数据。

对于这里的结构体指针 node ,它指向一块固定的内存 x ,我们可以用 node->? 的语句,访问修改 x 中的成员。指针的赋值方式也很特别,node=p 这一句并不是用 p 指向的内存 x 覆盖掉 node 指向的内存 y ,而是让node 指向 p 指向的内存 x ,同时保留 y 。这也意味着之前指向 y 的其他指针包括 y 中成员的值不受影响。

如果您还没有明白,请自行画个图看看吧!


插入一个 value 值为 x 的元素:

和普通的 BST 一样,我们需要递归寻找位置,然后在回溯的路上进行旋转调整,使得 Treap 满足堆的性质。

inline Treap* New(const int k){
    Treap *node=pool++;//在内存池中分配一个新的内存
    node->val=k;
    node->key=Rand();
    node->same=1;//初始相同元素只有1
    node->size=1;//子树大小只有1
    node->ls=node->rs=null;//左右儿子为空
    return node;
}
void Treap_insert(Treap* &node,int value){
    if(node==null){
        node=New(value);//找到空节点,那么新建
        return;
    }
    if(value==node->val)
        ++node->same;//找到一个相同的元素,same+1即可
    else if(value > node->val){//右插左旋,左插右旋,左小右大
        Treap_insert(node->rs,value);
        if(node->rs->key < node->key)
            Left_turn(node);//右儿子的key小于父节点的key,不满足小根堆堆的性质,左旋
    }else{
        Treap_insert(node->ls,value);
        if(node->ls->key < node->key)
            Right_turn(node);//同上,左儿子不满足堆的性质,右旋
    }
    node->update();//别忘了更新这个节点的子树大小
}

删除一个 value 值为 x 的元素:

和堆的删除方式一样,我们先递归操作,找到这个元素,然后把元素调整到叶子节点然后直接删除,不同的是,我们的调整方式是:左右旋。详见代码。

void Treap_delete(Treap* &node,int value){//删除键值为value的节点
    if(node==null)
        return;//如果找到了空节点,先返回
    if(node->val==value){//当前节点的值就是要找的值
        if(node->same>1){//如果相同的元素超过1,那么直接same--
            --node->same;
            node->update();//更新一下
            return;
        }
        if(node->ls==null && node->rs==null){
           node=null;//如果这个节点的左右儿子都为空,直接删除(指向空节点
           return;
        }else if(node->rs==null && node->ls)
            node=node->ls;//只有左儿子,那么左儿子继承node
        else if(node->ls==null && node->rs)
            node=node->rs;//只有右儿子,子承父业
        if(node->ls->key > node->rs->key){
            Left_turn(node);//把key值较小的节点上调
            Treap_delete(node->ls,value);//递归删除
        }else{
            Right_turn(node);
            Treap_delete(node->rs,value);
        }
    }else if(value>node->val)//还没找到等于 x 的节点,递归寻找
        Treap_delete(node->rs,value);
    else Treap_delete(node->ls,value);
    node->update();//别忘了更新
}

查询排名为 \(k\) 的元素:

从根开始递归,每次递归之前找到小于等于当前节点元素值的数的个数(也就是左子树大小+ same ),以此讨论该往左子树递归还是右子树递归。如果左子树中的数数量大于 \(k\) 个,说明所求元素在左子树中,向左子树递归,反之,说明所求元素比当前元素要大,向右子树递归。

int Get_kth(Treap* &node,int k){
    int tmp=node->ls->size+node->same;//表示小于等于node->val的数的个数
    if(node->ls->size<k && k<=tmp)
        return node->val;//这个数就是value
    else return node->ls->size >= k ? Get_kth(node->ls,k) : Get_kth(node->rs,k-tmp);
    //最小的有大于k个数,在左子树中寻找,直到缩小到k个数,否则减去左子树的大小,在右子树中寻找
}

查询 \(x\) 元素的排名:

和上面原理差不多,在比大小递归查找这个元素的同时,统计路径上左子树和 same 值的和即为答案。

int Get_rank(Treap* &node,int value){//找元素 value 的排名 
    if(node==null)
        return 0;//空节点不算
    if(node->val==value)
        return node->ls->size+1;//找到这个节点,那么左子树里的节点都比他小
    else return node->val < value ? node->ls->size + node->same + Get_rank(node->rs,value) : Get_rank(node->ls,value);
    //如果当前节点的值小于 value,在右子树里找,加上左子树和当前节点的same 
}

查询比 \(x\) 小的最大的数:

同上原理,利用 BST 的性质查找即可。

void Get_pre(Treap* &node,int val){
    if(node==null)
        return;
    if(val>node->val)
        ans=node->val,Get_pre(node->rs,val);
        //如果当前节点的值小于x,更新答案,去右子树
    else
        Get_pre(node->ls,val);//当前节点比val大,那么去比当前节点更小的子树,不更新
}

查询比 \(x\) 大的最小的数:

同上原理,利用 BST 的性质查找即可。

void Get_back(Treap* &node,int val){//查询比x大的最小的数
    if(node==null)
        return;
    if(val<node->val)
        ans=node->val,Get_back(node->ls,val);
    else
        Get_back(node->rs,val);
}

Part 4 完整代码仅供参考

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstdlib>

//using namespace std;

inline int read(){
    int x=0,fh=1;
    char ch=getchar();
    while(!isdigit(ch)){
        if(ch=='-')
            fh=-1;
        ch=getchar();
    }
    while(isdigit(ch)){
        x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0';
        ch=getchar();
    }
    return fh*x;
}

inline int Rand(){
    static int seed=114514; //seed可以随便取
    return seed=int(seed*48271LL%2147483647);
}//快速伪随机数

const int maxn=100005;
int n,ans;

struct Treap{
    int val,key,size,same;//
    Treap *ls,*rs;
    inline void update(){
        size=ls->size+rs->size+same;
    }
};
struct Treap byte[maxn],*pool=byte,*root,*null;
inline Treap* New(const int k){
    Treap *node=pool++;
    node->val=k;
    node->key=Rand();
    node->same=1;
    node->size=1;
    node->ls=node->rs=null;
    return node;
}
inline void Right_turn(Treap* &node){
    Treap *x=node->ls;
    if(x==null)
		return; 
    node->ls=x->rs;
    x->rs=node;
    x->size=node->size;
	node->update();
    node=x;
}
inline void Left_turn(Treap *&node){
    Treap *x=node->rs;
    if(x==null)
    	return;
    node->rs=x->ls;
    x->ls=node;
    x->size=node->size;
	node->update();
    node=x;
}
void Treap_insert(Treap* &node,int value){
    if(node==null){
        node=New(value);
        return;
    }
    if(value==node->val)
        ++node->same;
    else if(value > node->val){//右插左旋,左插右旋,左小右大
        Treap_insert(node->rs,value);
        if(node->rs->key < node->key)
            Left_turn(node);
    }else{
        Treap_insert(node->ls,value);
        if(node->ls->key < node->key)
            Right_turn(node);
    }
    node->update();
}
void Treap_delete(Treap* &node,int value){//删除键值为value的节点
    if(node==null)
        return;
    if(node->val==value){
        if(node->same>1){
            --node->same;
            node->update();
            return;
        }
        if(node->ls==null && node->rs==null){
           node=null;
           return;
        }else if(node->rs==null && node->ls)
            node=node->ls;
        else if(node->ls==null && node->rs)
            node=node->rs;
        if(node->ls->key > node->rs->key){
            Left_turn(node);
            Treap_delete(node->ls,value);
        }else{
            Right_turn(node);
            Treap_delete(node->rs,value);
        }
    }else if(value>node->val)
        Treap_delete(node->rs,value);
    else Treap_delete(node->ls,value);
    node->update();
}
int Get_rank(Treap* &node,int value){//找元素 value 的排名 
    if(node==null)
        return 0;
    if(node->val==value)
        return node->ls->size+1;//找到这个节点,那么左子树里的节点都比他小
    else return node->val < value ? node->ls->size + node->same + Get_rank(node->rs,value) : Get_rank(node->ls,value);
    //如果当前节点的值小于 value,在右子树里找,加上左子树和当前节点的same 
}
int Get_kth(Treap* &node,int k){
    int tmp=node->ls->size+node->same;//表示小于等于node->val的数的个数
    if(node->ls->size<k && k<=tmp)
        return node->val;
    else return node->ls->size >= k ? Get_kth(node->ls,k) : Get_kth(node->rs,k-tmp);
    //最小的有大于k个数,在左子树中寻找,直到缩小到k个数,否则减去左子树的大小,在右子树中寻找
}
void Get_pre(Treap* &node,int val){//查询比x小的最大的数
    if(node==null)
        return;
    if(val>node->val)
        ans=node->val,Get_pre(node->rs,val);//记录当前节点的值为答案,去比当前节点更大的子树
    else
        Get_pre(node->ls,val);//当前节点比val大,那么去比当前节点更小的子树
}
void Get_back(Treap* &node,int val){//查询比x大的最小的数
    if(node==null)
        return;
    if(val<node->val)
        ans=node->val,Get_back(node->ls,val);
    else
        Get_back(node->rs,val);
}
signed main(){
	//freopen("P3369_2.in","r",stdin);
    null=New(0);
    null->size=null->same=0;
    root=null;
    n=read();
    for(int i=0,opt;i<n;i++){
        opt=read();
        if(opt==1)
            Treap_insert(root,read());
        if(opt==2)
            Treap_delete(root,read());
        if(opt==3)
            printf("%d\n",Get_rank(root,read()));
        if(opt==4)
            printf("%d\n",Get_kth(root,read()));
        if(opt==5){
            Get_pre(root,read());
            printf("%d\n",ans);
        }
        if(opt==6){
            Get_back(root,read());
            printf("%d\n",ans);
        }
        //printf("value %d same %d size %d\n",root->val,root->same,root->size);
    }
    return 0;
}

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