浅析FHQ-treap

前言

更好的阅读体验
默认读者会 BST 的基本操作。

节点定义

替罪羊树采用了懒惰删除的方法，不会立即删除某个点，而是在重构时不放进数组。

struct node{  int ch[2], val;  int siz1, siz2, cnt, sum;  //扣去懒惰删除的节点数量，没扣去懒惰删除的节点数量，树内相同权值的数量，子树大小。  
}d[N];  
int root, tot, stk[N], top, v[N], t;//stk 是垃圾回收  
double al = 0.75;  
#define ls(x) d[x].ch[0]  
#define rs(x) d[x].ch[1]  
int newnode(int x){  int w = top ? stk[top--] : ++tot;  return d[w].val = x, ls(w) = rs(w) = 0, d[w].cnt = 1, pushup(w), w;  
}  
void pushup(int x){  node&rt = d[x],ls = d[ls(x)],rs = d[rs(x)];  rt.siz1 = (rt.cnt > 0) + ls.siz1 + rs.siz1;  rt.siz2 = 1 + ls.siz2 + rs.siz2;  rt.sum = rt.cnt + ls.sum + rs.sum;  
}  

重构

BST 最担心的是树退化成链。
那么有个暴力的想法：
把树拍扁放进数组，然后重新构建一棵完全二叉树。
但是过多的重构会使复杂度上升，那么我们引入一个概念：\(\alpha\)
\(\alpha = \dfrac{\max(siz2_{ls}, siz2_{rs}) }{siz2_{rt}}\)
一般的平衡树都能把 \(\alpha\) 维护在 \([0.6, 0.8]\) 左右。

我们可以将 \(\max\alpha\) 设为一个数，一般为 \([0.7,0.8]\)。
一般选 \(0.75\)。
在某个节点的 \(\alpha > \max \alpha\) 时，我们把这个子树重构。
如果这个树 \(siz1 \le \alpha siz2\)，那么我们认为它也是需要重构的。
比如这棵树：

那么我们将它拍扁放进数组。

然后像线段树一样重新建树。

#define check(x) x&&(al*d[x].siz2<=max(d[ls(x)].siz2,d[rs(x)].siz2)||d[x].siz1<=0.75*d[x].siz2)  
void dfs(int x){  if(!x)return;  dfs(ls(x)), (d[x].cnt ? v[++t] : stk[++top]) = x, dfs(rs(x));  
}  
int build(int l, int r){  if(l == r)return ls(v[l]) = rs(v[l]) = 0, pushup(v[l]), v[l];  if(l > r)return 0;  int mid = l + r >> 1, x = v[mid];  ls(x) = build(l, mid - 1), rs(x) = build(mid + 1, r);  return pushup(x), x;  
}  
#define refactoring(x) t = 0, dfs(x), x = build(1, t)  

插入

如果在当前节点的权值和要插入的权值一样，我们将 \(cnt\) 增加。
其他和 BST 一样。
记得在回溯时更新节点，判断是否重构。

void insert(int&now, int val){  if(!now)return void(now = newnode(val));  if(d[now].val == val)d[now].cnt++;  else if(d[now].val < val)insert(rs(now), val);  else insert(ls(now), val);  pushup(now);  if(check(now))refactoring(now);  
}  

删除

懒惰删除，只是将 \(cnt\) 减少。
然后在回溯时更新节点，判断是否重构。

void del(int&now, int val){  if(!now)return;  if(d[now].val == val)d[now].cnt--;  else if(d[now].val < val)del(rs(now), val);  else del(ls(now), val);  pushup(now);  if(check(now))refactoring(now);  
}  

查询操作

这部分就差不多了。

int kth(int x){  int now = root, siz = 0, z = x;  while(now){  if((siz = d[ls(now)].sum) >= x)now = ls(now);  else if((siz += d[now].cnt) < x)x -= siz, now = rs(now);  else return d[now].val;  }  return -1;  
}  
int query_rank(int val){  int ans = 1, now = root;  while(now){  if(d[now].val == val)ans += d[ls(now)].sum, now = 0;  else if(d[now].val < val)ans += d[ls(now)].sum + d[now].cnt, now = rs(now);  else now = ls(now);  }  return ans;  
}  
int ask_pre(int val){return kth(query_rank(val) - 1);}  
int ask_next(int val){return kth(query_rank(val + 1));}  

代码

完整代码。