实现多个堆的合并——左偏树学习笔记

在初学OI时,我们接触了一种数据结构,叫做堆。

众所周知的,我们可以使用 \(STL\)\(priority\_queue\) 来快速地实现一个堆。

实现多个堆的合并——左偏树学习笔记_第1张图片

\[\tiny\text{如图,这就是一个普通的小根堆}\]

利用 \(priority\_queue\) ,我们可以很方便地进行堆的添加,删除等操作。

然而,当题目需要你进行堆的合并时, \(priority\_queue\) 便不再那么适用了。因此我们需要学习一些新的算法——左偏树

左偏树是一种树形结构,储存了一个点的数值,左右儿子和距离(被定义为它子树中离他最近的外节点到这个节点的距离)

实现多个堆的合并——左偏树学习笔记_第2张图片

\[\tiny\text{如图,这是一个普通的左偏树}\]

左偏树有以下几个性质:

  • 节点的权值小于等于它左右儿子的权值

  • 节点的左儿子的距离不小于右儿子的距离

  • 节点的距离等于右儿子的距离+1

  • 一个n个节点的左偏树距离最大为 \(\log{(n+1)}-1\)

可以看出,左偏树本身并不是平衡的,而是所有节点倒向左侧,即名字中的左偏(需要说明的是,左偏指的不是左右儿子的大小,因此如果左儿子是一个点,而右儿子是一条很长的链,那也是满足要求的左偏树)


概念到此为止,我们来考虑一下如何把两个堆合并

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首先,我们只需要将堆2加入堆1倒数第二层的点的右儿子的左儿子,因此我们只看右儿子

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然后将堆2变为堆1的左儿子

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合并

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还原到初始的状态

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实现多个堆的合并——左偏树学习笔记_第9张图片

最后,由于所得堆不符合左偏树性质,交换左右儿子

实现多个堆的合并——左偏树学习笔记_第10张图片

至此,我们成功地将两个堆合并在了一起

用语言口胡一下以上过程,是这样的:

  1. 找到所需要的右儿子

  2. 将新堆变为右儿子的左儿子

  3. 找回原来的堆

  4. 如果不左偏,交换左右儿子

既然原理都明白,代码就很好实现了吧

#define lson tree[x].son[0]
#define rson tree[x].son[1]

struct LeftTree
{
    int dis,v,son[2],root;
}tree[maxn];

inline void swap(int &x,int &y){x^=y^=x^=y;}

inline int merge(int x,int y)
{
    if(!x||!y) return x+y;
    if( tree[x].v>tree[y].v || (tree[x].v==tree[y].v && x>y) ) swap(x,y);//验证是否需要交换
    rson=merge(rson,y);//递归右儿子
    if(tree[lson].dis

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