树堆
树堆 | |||||||||||||||||||||
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类型 | 随机二元搜索树 | ||||||||||||||||||||
用大O符号表示的时间复杂度 | |||||||||||||||||||||
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树堆(英语:Treap),是计算机科学中术语。是有一个随机附加域满足堆的性质的二叉搜索树,其结构相当于以随机数据插入的二叉搜索树。其基本操作的期望时间复杂度为。相对于其他的平衡二叉搜索树,Treap的特点是实现简单,且能基本实现随机平衡的结构。属于弱平衡树。
介绍
Treap一词由Tree和Heap二词合成而来。其本身是一棵二叉搜索树,它的左子树和右子树也分别是一个Treap,和一般的二叉搜索树不同的是,Treap为每个节点记录优先级。Treap在以关键码构成二叉搜索树的同时,其节点优先级还满足堆的性质。Treap维护堆性质的方法用到了旋转,且只需要进行两种旋转操作,因此编程复杂度较Splay要小一些。
插入
给节点随机分配一个优先级,先和二叉搜索树的插入一样,先把要插入的点插入到一个叶子上,然后跟维护堆一样进行以下操作:
- 如果当前节点的优先级比父节点大就进行2. 或3. 的操作
- 如果当前节点是父节点的左子叶就右旋
- 如果当前节点是父节点的右子叶就左旋。
由于旋转是的,最多进行h次(h是树的高度),插入的复杂度是的,在期望情况下,所以它的期望复杂度是。
删除
因为Treap满足堆性质,所以只需要把要删除的节点旋转到叶节点上,然后直接删除就可以了。具体的方法就是每次找到优先级最大的子叶,向与其相反的方向旋转,直到那个节点被旋转到了叶节点,然后直接删除。
删除最多进行次旋转,期望复杂度是。
查找
和一般的二叉搜索树一样,但是由于Treap的随机化结构,Treap中查找的期望复杂度是。
算法分析
二叉搜索树有一个特性,就是每个子树的形态在优先级唯一确定的情况下都是唯一的,不受其他因素影响,也就是说,左子树的形态与树中大于根节点的值无关,右子树亦然。这是因为Treap满足堆的性质,Treap的根节点是优先级最大的那个节点,考虑它的左子树,树根也是子树里面最大的一点,右子树亦然。所以Treap相当于先把所有节点按照优先级排序,然后插入,实质上就相当于以随机顺序建立的二叉搜索树,只不过它并不需要一次读入所有数据,可以一个一个地插入。而当这个随机顺序确定的时候,这个树是唯一的。因此在给定优先级的情况下,只要是用符合要求的操作,通过任何方式得出的Treap都是一样的,所以不改变优先级的情况下,特殊的操作不会造成Treap结构的退化。而改变优先级可能会使Treap变得不够随机以致退化。
Treap的其它操作的期望复杂度同样是。
参考程序
Pascal版本
(*
Project: Amber Standard Sources Library [ASSL]
Author: Amber
Title: Treap
Category: Data Structure
Version: v1.0
Remark: XXXXXXXX
Tested Problems: N/A
Date: 2006-11-16
*)
program ASSL_Treap(Input, Output);
const
Infinity = 65535;
type
TIndex = Longint;
TKey = Longint;
TPriority = Word;
PTreapNode = ^TTreapNode;
TTreapNode = record
Left, Right: PTreapNode;
Priority: TPriority;
Key: TKey;
end;
var
NullNode: PTreapNode;
procedure Initalize;
begin
if NullNode = nil then
begin
New(NullNode);
NullNode^.Left := NullNode;
NullNode^.Right := NullNode;
NullNode^.Priority := Infinity;
end;
end;
function FindMax(T: PTreapNode): PTreapNode;
begin
if T <> NullNode then
while T^.Right <> NullNode do
T := T^.Right;
Result := T;
end;
function FindMin(T: PTreapNode): PTreapNode;
begin
if T <> NullNode then
while T^.Left <> NullNode do
T := T^.Left;
Result := T;
end;
function Find(T: PTreapNode; Key: TKey): PTreapNode;
begin
while T <> NullNode do
if Key < T^.Key then
T := T^.Left
else if Key > T^.Key then
T := T^.Right
else
Break;
Result := T;
end;
function LeftRotate(T: PTreapNode): PTreapNode;
begin
Result := T^.Left;
T^.Left := Result^.Right;
Result^.Right := T;
end;
function RightRotate(T: PTreapNode): PTreapNode;
begin
Result := T^.Right;
T^.Right := Result^.Left;
Result^.Left := T;
end;
function InsertNode(Key: TKey; T: PTreapNode): PTreapNode;
begin
if T = NullNode then
begin
New(T);
T^.Left := NullNode;
T^.Right := NullNode;
T^.Key := Key;
T^.Priority := Random(65535);
end
else if Key < T^.Key then
begin
T^.Left := InsertNode(Key, T^.Left);
if T^.Left^.Priority < T^.Priority then
T := LeftRotate(T);
end
else if Key > T^.Key then
begin
T^.Right := InsertNode(Key, T^.Right);
if T^.Right^.Priority < T^.Priority then
T := RightRotate(T);
end;
Result := T;
end;
function DeleteNode(Key: TKey; T: PTreapNode): PTreapNode;
begin
if T <> NullNode then
if Key < T^.Key then
T^.Left := DeleteNode(Key, T^.Left)
else if Key > T^.Key then
T^.Right := DeleteNode(Key, T^.Right)
else
begin
if T^.Left^.Priority < T^.Right^.Priority then
T := LeftRotate(T)
else
T := RightRotate(T);
if T <> NullNode then
T := DeleteNode(Key, T)
else //RightRotate
begin
Dispose(T^.Left);
T^.Left := NullNode;
end;
end;
Result := T;
end;
procedure Main;
begin
Initalize;
end;
begin
Main;
end;
C++版本
#include <iostream>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
#define MAX 100
using namespace std;
typedef struct
{
int l,r,key,fix;
} node;
class treap
{
public:
node p[MAX];
int size,root;
treap()
{
srand(time(0));
size=-1;
root=-1;
}
void rot_l(int &x)
{
int y=p[x].r;
p[x].r=p[y].l;
p[y].l=x;
x=y;
}
void rot_r(int &x)
{
int y=p[x].l;
p[x].l=p[y].r;
p[y].r=x;
x=y;
}
void insert(int &k,int tkey)
{
if (k==-1)
{
k=++size;
p[k].l=p[k].r=-1;
p[k].key=tkey;
p[k].fix=rand();
}
else if (tkey<p[k].key)
{
insert(p[k].l,tkey);
if (p[ p[k].l ].fix>p[k].fix)
rot_r(k);
}
else
{
insert(p[k].r,tkey);
if (p[ p[k].r ].fix>p[k].fix)
rot_l(k);
}
}
void remove(int &k,int tkey)
{
if (k==-1) return;
if (tkey<p[k].key)
remove(p[k].l,tkey);
else if (tkey>p[k].key)
remove(p[k].r,tkey);
else
{
if (p[k].l==-1 && p[k].r==-1)
k=-1;
else if (p[k].l==-1)
k=p[k].r;
else if (p[k].r==-1)
k=p[k].l;
else if (p[ p[k].l ].fix < p[ p[k].r ].fix)
{
rot_l(k);
remove(p[k].l,tkey);
}
else
{
rot_r(k);
remove(p[k].r,tkey);
}
}
}
void print(int k)
{
if (k == -1) return ;
if (p[k].l!=-1)
print(p[k].l);
cout << p[k].key << " : " << p[k].fix << endl;
if (p[k].r!=-1)
print(p[k].r);
}
};
treap T;
int main(void)
{
int i;
for (i = 3; i >= 1; i--)
T.insert(T.root,i);
T.print(T.root);
for (i = 3; i >= 1; i--)
{
cout << endl;
T.remove(T.root,i);
T.print(T.root);
}
return 0;
}
与其他结构的比较
- AVL树
- 伸展树(Splay Tree)
- 线段树
- 红黑树
- Size Balanced Tree
外部链接
- 一个Treap的演示 (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- Randomized Search Trees(pdf),有对Treap和它的加权形式的详尽介绍以及复杂度的严格证明