替罪羊树详解

splay 太难了!

我直接懵逼,但是,

我不是会被轻易打倒的,*这题这么难的吗,看题解看题解

不过我偶然遇到了替罪羊树,发现可以谔谔一下。

替罪羊树也(怎么是“也”呢?其实比较的暴力数据结构还是挺多的,比如莫队)是一种优雅的暴力,但是,

在大多情况下珂以踩正解!

暴力碾标算不是梦啊。

替罪羊树的核心思想是:

将不平衡的子树拍扁然后重构。

这样,查找的次数大大减少。

那么如何判断是否不平衡呢?

我们给平衡一个定义:

一棵树的左子树或右子树的节点过多,就是不平衡的。

那如何判断节点多呢?

我们记录a[k].size 为节点 (k) 的节点总数,a[k].sh 为剩下的节点总数,尝试玄学一些:

定义一个 (alpha) 为平衡权值(一般取 (alphain[0.7,0.8])),那么当 (max{ ext{左儿子的节点数}, ext{右儿子的节点数}}>alpha× ext{总节点数})时,就判断为失衡。

当然还有一种情况比较难想,这里提出来,可以当结论记住。

当该子树被删除的节点过多时,在下面的搜索中会浪费时间,对于是否失衡的判断也会受到一些影响,所以借助拍扁全部删掉删除。

当然如果这个节点不存在直接跳过就好了。

我们可以模拟一下判断是否需要失衡重构的过程:

bool judge(int k)
{
	return (a[k].wn&&(alpha*(double)a[k].size<(double)max(a[a[k].ls].size,a[a[k].rs].size)||(double)a[k].sh<alpha*(double)a[k].size));
}

有点长啊。

那么,如何重构呢?

前面有提到,核心是拍扁:

比如有这样一棵二叉查找树:

显然十分不平衡,我们用前序遍历(左儿子,根,右儿子)的方式压成数组(直链):


代码实现十分 naive;

void unfold(int k)
{
	if(!k) return;
	unfold(a[k].ls);
	if(a[k].wn) rt[++crt]=k;
	unfold(a[k].rs);
	return;
}

最后的 rt[] 数组存的就是前序遍历的点的编号。

其中 a[k].wn 代表 (k) 节点上有几个点(也就是说有几个点和 (k) 点权值相同),你会发现这样也把没有存在的节点直接踢掉了。

然后我们用中序遍历把他展成一棵树:

具体方法有点像线段树啊:

int rebuild(int l,int r)//返回根的编号
{
	if(l==r) return 0;
	int mid=(l+r)>>1;
	a[rt[mid]].ls=rebuild(l,mid);
	a[rt[mid]].rs=rebuild(mid+1,r);
	update(rt[mid]);
	return rt[mid];
}

那怎么update呢?

我们发现只需要处理总的节点数和剩下的节点数。
其他的除了只与自身相关的变量就已经更新或根本不用更新。

简单来说就是这样的:

void update(int k)
{
	a[k].size=a[a[k].ls].size+a[a[k].rs].size+a[k].wn;
	a[k].sh=a[a[k].ls].sh+a[a[k].rs].sh+a[k].wn;
	return;
}

总的维护平衡的操作也就是这这样了:

void bal(int& k){crt=0,unfold(k),k=rebuild(1,crt+1);}

我们发现,这不就是 (dfs) 吗?

确实,不过为什么能保证复杂度呢?

其实前面已经提到过,在修改很多次后才会失衡。

其实,只需要这样的无脑爆搜操作就可以与什么难以理解的“双旋”媲美了。

如果你理解了,那么你只需要会一般二叉搜索树操作就好了。

不过可能很多人(?)直接跳过了,所以不讲是不可能的。

我们来看例题吧:P3369 【模板】普通平衡树

(ps:)下面指的“根”绝大部分都是正搜到的子树的根,要变通。

第一个操作:插入节点。

由于二叉搜索树的性质:左儿子 (<)(<) 右儿子,直接搜索即可。

分类讨论:
(1.) 存在与这个数一样的节点,直接加一下出现次数不断向上更新即可。
(2.)不存在和这个数一样的节点。

那怎么办呢?
我们在符合条件(即二叉搜索数性质)的位置插入一个节点即可。

由于我们要修改找到最后一个点的左儿子或右儿子,需要在函数取地址,否则会死。

代码中 a[k].val 代表 (k) 点的权值,a[k].wn(k) 节点出现的次数,cnt是存在或存在过的节点总数,可以当编号来使唤。

void insert(int& k,int x)
{
	if(!k)//由于不存在的儿子为0,这是情况二
	{
		k=++cnt;
		if(!root) root=1;//如果还没有根,那么就把他设成根
		//这样便于以下操作从根开始往下搜
		a[k].val=x,a[k].ls=a[k].rs=0;
		a[k].wn=a[k].size=a[k].sh=1;
	}
	else
	{
		if(a[k].val==x) a[k].wn++;//情况一
		//按二叉搜索树性质向下找
		else if(x<a[k].val) insert(a[k].ls,x);
		else insert(a[k].rs,x);
		//记得更新与不断判断是否失衡
		update(k);
		if(judge(k)) bal(k);
	}
}

你又会问了:
这样失衡次数如果很多不会垮吗?

答案是否定的,因为只插入一个节点不可能次次改变树的平衡度。

这个问题说了三遍了......

操作二:删除节点。

理论上的套路与插入节点异曲同工。

这里只需要处理更新剩下的节点数和节点自身次数,由于操作很少,所以被称为“惰性删除”。

先看代码:

void del(int& k,int x)
{
	//if(!k) return;
	a[k].sh--;
	if(a[k].val==x)  a[k].wn--;//可以判断a[k].wn>0?
	else
	{
		if(a[k].val>x) del(a[k].ls,x);
		else del(a[k].rs,x);
	}
	update(k);
	if(judge(k)) bal(k);
}

这是保证合法的操作,判断不合法的已被注释。

很简单吧?

下面先不看操作三。

操作(询问?)四:查询第 (k) 大。

和权值线段树类似,如果左儿子不够用就在右边,如果够用就在左边。

还有一种比较特殊的情况,如果这个排名正好是根呢?

也就是这种情况:

x>a[a[k].ls].sh&&a[a[k].ls].sh+a[k].wn>=x

注意等号的取与否。

就是无脑模拟一下了:

int at(int k,int x)
{
	if(a[k].ls==a[k].rs) return a[k].val;
	if(x<=a[a[k].ls].sh) return at(a[k].ls,x);
	else if(x>a[a[k].ls].sh&&a[a[k].ls].sh+a[k].wn>=x) return a[k].val;
	else return at(a[k].rs,x-a[a[k].ls].sh-a[k].wn); 
}

注意用的是剩下的,即 a[k].sh 而非 a[k].size

下面考虑操作(询问?)三:查询一个数的排名。

我们考虑找到比 (x) 小的数的个数 (+1) 即可。

我们这里有一个二叉搜索树(假设每个点只出现 (1) 次):

假设我们要查找比 (13) 小的有几个数。

那么就有这样的回溯路径:

我们注意在空节点处返回 (0)(显而易见)。

然后其他的情况分类即可:

(1.) 查找的值小于该节点的值,那么就返回他在左子树中的排名。

(2.) 查找的值等于该节点的值,那么就返回左子树剩余节点的个数。

(3.) 查找的值等于该节点的值,那么返回左子树剩余节点数,该节点出现次数与这个数在右子树的排名的和。

代码实现:

int rkdown(int k,int x)
{
	if(!k) return 0;
	if(a[k].wn&&a[k].val==x) return a[a[k].ls].sh;
	else if(x<a[k].val) return rkdown(a[k].ls,x);
	else return a[a[k].ls].sh+a[k].wn+rkdown(a[k].rs,x);	
}

下面是操作五:询问一个数的前驱。

就是他前面那个数的值,也就是排名为比他小的数的个数的数。
也就是:

at(root,rkdown(root,x))

操作六(询问一个数的后继)怎么办呢?

我们珂以得出这个数最后的排名(指并列时的最后一个的排名),就是这样的:

int rkup(int k,int x)
{
	if(!k) return 0;
	if(a[k].wn&&x==a[k].val) return a[k].wn+a[a[k].ls].sh;
	else if(x<a[k].val) return rkup(a[k].ls,x);
	else return a[a[k].ls].sh+a[k].wn+rkup(a[k].rs,x); 
}

你发现只有一个地方,就是当查找的值等于该节点的值时,要把他自身出现的次数算上。

查询后继只需:

at(root,rkup(root,x)+1)

可能 (+1) 容易忘,在函数中加上即可:

int rkup(int k,int x)
{
	if(!k) return 1;
	if(a[k].wn&&x==a[k].val) return 1+a[k].wn+a[a[k].ls].sh;
	else if(x<a[k].val) return rkup(a[k].ls,x);
	else return a[a[k].ls].sh+a[k].wn+rkup(a[k].rs,x); 
}

这样能保证只加了一个 (1),想想为什么。
太简单了,因为搜到底或者正好碰到只可能出现一次。(看什么,自己分析)

那么回答询问时:

at(root,rkup(root,x))

这样,所有的替罪羊树相关知识就讲完了。

是不是豁然开朗呢?细细理解,发现这个东西太好理解了,我的 ds 生涯有救啦。

为了方便 debug ,给出 (AC) 代码(全篇):

#include"iostream"
#include"cstdio"
#include"cmath"
#include"cstring"
using namespace std;

#define read(x) scanf("%d",&x)
#define MAXN 100005

const double alpha=0.75;//这个值随心就好了
int n;
int t,x;
struct node
{
	int ls,rs;
	int size,sh;
	int val;
	int wn;
	node()
	{
		ls=rs=0;
		size=sh=0;
		val=0;
		wn=0;
	}
}a[MAXN];
int root=0;
int rt[MAXN],crt=0;
int cnt=0;

bool judge(int k){return (a[k].wn&&(alpha*(double)a[k].size<(double)max(a[a[k].ls].size,a[a[k].rs].size)||(double)a[k].sh<alpha*(double)a[k].size));}

void update(int k)
{
	a[k].size=a[a[k].ls].size+a[a[k].rs].size+a[k].wn;
	a[k].sh=a[a[k].ls].sh+a[a[k].rs].sh+a[k].wn;
	return;
}

void unfold(int k)
{
	if(!k) return;
	unfold(a[k].ls);
	if(a[k].wn) rt[++crt]=k;
	unfold(a[k].rs);
	return;
}

int rebuild(int l,int r)
{
	if(l==r) return 0;
	int mid=(l+r)>>1;
	a[rt[mid]].ls=rebuild(l,mid);
	a[rt[mid]].rs=rebuild(mid+1,r);
	update(rt[mid]);
	return rt[mid];
	
}

void bal(int& k){crt=0,unfold(k),k=rebuild(1,crt+1);}

void insert(int& k,int x)
{
	if(!k)
	{
		k=++cnt;
		if(!root) root=1;
		a[k].val=x,a[k].ls=a[k].rs=0;
		a[k].wn=a[k].size=a[k].sh=1;
	}
	else
	{
		if(a[k].val==x) a[k].wn++;
		else if(x<a[k].val) insert(a[k].ls,x);
		else insert(a[k].rs,x);
		update(k);
		if(judge(k)) bal(k);
	}
}

void del(int& k,int x)
{
	a[k].sh--;
	if(a[k].val==x) a[k].wn--;
	else
	{
		if(a[k].val>x) del(a[k].ls,x);
		else del(a[k].rs,x);
	}
        update(k);
	if(judge(k)) bal(k);
}

int rkup(int k,int x)
{
	if(!k) return 1;
	if(a[k].wn&&x==a[k].val) return 1+a[k].wn+a[a[k].ls].sh;
	else if(x<a[k].val) return rkup(a[k].ls,x);
	else return a[a[k].ls].sh+a[k].wn+rkup(a[k].rs,x); 
}

int rkdown(int k,int x)
{
	if(!k) return 0;
	if(a[k].wn&&a[k].val==x) return a[a[k].ls].sh;
	else if(x<a[k].val) return rkdown(a[k].ls,x);
	else return a[a[k].ls].sh+a[k].wn+rkdown(a[k].rs,x);	
}

int at(int k,int x)
{
	if(a[k].ls==a[k].rs) return a[k].val;
	if(x<=a[a[k].ls].sh) return at(a[k].ls,x);
	else if(x>a[a[k].ls].sh&&a[a[k].ls].sh+a[k].wn>=x) return a[k].val;
	else return at(a[k].rs,x-a[a[k].ls].sh-a[k].wn); 
}

int main()
{
	read(n);
	while(n--)
	{
		read(t),read(x);
		if(t==1) insert(root,x);
		else if(t==2) del(root,x);
		else if(t==3) printf("%d
",rkdown(root,x)+1);
		else if(t==4) printf("%d
",at(root,x));
		else if(t==5) printf("%d
",at(root,rkdown(root,x)));
		else printf("%d
",at(root,rkup(root,x)));
	}
	return 0;
}

那么替罪羊树的时间复杂度是多少呢?

在最坏情况的均摊复杂度是下是 (mathcal O(mlog n)),是十分优秀的算法,这就是“暴力碾标算”的由来。

讲的够详细了吧......

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