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原文:6天通吃树结构—— 第三天 Treap树
我们知道，二叉查找树相对来说比较容易形成最坏的链表情况，所以前辈们想尽了各种优化策略，包括AVL，红黑，以及今天
要讲的Treap树。
Treap树算是一种简单的优化策略，这名字大家也能猜到，树和堆的合体，其实原理比较简单，在树中维护一个"优先级“，”优先级“
采用随机数的方法，但是”优先级“必须满足根堆的性质，当然是“大根堆”或者“小根堆”都无所谓，比如下面的一棵树：
从树中我们可以看到：
①：节点中的key满足“二叉查找树”。
②：节点中的“优先级”满足小根堆。
一：基本操作
1：定义
1 #region Treap树节点 2 /// <summary> 3 /// Treap树 4 /// </summary> 5 /// <typeparam name="K"></typeparam> 6 /// <typeparam name="V"></typeparam> 7 public class TreapNode<K, V> 8 { 9 /// <summary> 10 /// 节点元素 11 /// </summary> 12 public K key; 13 14 /// <summary> 15 /// 优先级（采用随机数） 16 /// </summary> 17 public int priority; 18 19 /// <summary> 20 /// 节点中的附加值 21 /// </summary> 22 public HashSet<V> attach = new HashSet<V>(); 23 24 /// <summary> 25 /// 左节点 26 /// </summary> 27 public TreapNode<K, V> left; 28 29 /// <summary> 30 /// 右节点 31 /// </summary> 32 public TreapNode<K, V> right; 33 34 public TreapNode() { } 35 36 public TreapNode(K key, V value, TreapNode<K, V> left, TreapNode<K, V> right) 37 { 38 //KV键值对 39 this.key = key; 40 this.priority = new Random(DateTime.Now.Millisecond).Next(0,int.MaxValue); 41 this.attach.Add(value); 42 43 this.left = left; 44 this.right = right; 45 } 46 } 47 #endregion
节点里面定义了一个priority作为“堆定义”的旋转因子，因子采用“随机数“。
2：添加
首先我们知道各个节点的“优先级”是采用随机数的方法，那么就存在一个问题，当我们插入一个节点后，优先级不满足“堆定义"的
时候我们该怎么办，前辈说此时需要旋转，直到满足堆定义为止。
旋转有两种方式，如果大家玩转了AVL，那么对Treap中的旋转的理解轻而易举。
①： 左左情况旋转
从图中可以看出，当我们插入“节点12”的时候，此时“堆性质”遭到破坏，必须进行旋转，我们发现优先级是6<9，所以就要进行
左左情况旋转，最终也就形成了我们需要的结果。
②： 右右情况旋转
既然理解了”左左情况旋转“，右右情况也是同样的道理，优先级中发现“6<9"，进行”右右旋转“最终达到我们要的效果。
1 #region 添加操作 2 /// <summary> 3 /// 添加操作 4 /// </summary> 5 /// <param name="key"></param> 6 /// <param name="value"></param> 7 public void Add(K key, V value) 8 { 9 node = Add(key, value, node); 10 } 11 #endregion 12 13 #region 添加操作 14 /// <summary> 15 /// 添加操作 16 /// </summary> 17 /// <param name="key"></param> 18 /// <param name="value"></param> 19 /// <param name="tree"></param> 20 /// <returns></returns> 21 public TreapNode<K, V> Add(K key, V value, TreapNode<K, V> tree) 22 { 23 if (tree == null) 24 tree = new TreapNode<K, V>(key, value, null, null); 25 26 //左子树 27 if (key.CompareTo(tree.key) < 0) 28 { 29 tree.left = Add(key, value, tree.left); 30 31 //根据小根堆性质，需要”左左情况旋转” 32 if (tree.left.priority < tree.priority) 33 { 34 tree = RotateLL(tree); 35 } 36 } 37 38 //右子树 39 if (key.CompareTo(tree.key) > 0) 40 { 41 tree.right = Add(key, value, tree.right); 42 43 //根据小根堆性质，需要”右右情况旋转” 44 if (tree.right.priority < tree.priority) 45 { 46 tree = RotateRR(tree); 47 } 48 } 49 50 //将value追加到附加值中（也可对应重复元素） 51 if (key.CompareTo(tree.key) == 0) 52 tree.attach.Add(value); 53 54 return tree; 55 } 56 #endregion
3:删除
跟普通的二叉查找树一样，删除结点存在三种情况。
①：叶子结点
跟普通查找树一样，直接释放本节点即可。
②：单孩子结点
跟普通查找树一样操作。
③：满孩子结点
其实在treap中删除满孩子结点有两种方式。
第一种：跟普通的二叉查找树一样，找到“右子树”的最左结点（15），拷贝元素的值，但不拷贝元素的优先级，然后在右子树中
删除“结点15”即可，最终效果如下图。
第二种：将”结点下旋“，直到该节点不是”满孩子的情况“，该赋null的赋null，该将孩子结点顶上的就顶上，如下图：
当然从理论上来说，第二种删除方法更合理，这里我写的就是第二种情况的代码。
1 #region 删除当前树中的节点 2 /// <summary> 3 /// 删除当前树中的节点 4 /// </summary> 5 /// <param name="key"></param> 6 /// <returns></returns> 7 public void Remove(K key, V value) 8 { 9 node = Remove(key, value, node); 10 } 11 #endregion 12 13 #region 删除当前树中的节点 14 /// <summary> 15 /// 删除当前树中的节点 16 /// </summary> 17 /// <param name="key"></param> 18 /// <param name="tree"></param> 19 /// <returns></returns> 20 public TreapNode<K, V> Remove(K key, V value, TreapNode<K, V> tree) 21 { 22 if (tree == null) 23 return null; 24 25 //左子树 26 if (key.CompareTo(tree.key) < 0) 27 { 28 tree.left = Remove(key, value, tree.left); 29 } 30 //右子树 31 if (key.CompareTo(tree.key) > 0) 32 { 33 tree.right = Remove(key, value, tree.right); 34 } 35 /*相等的情况*/ 36 if (key.CompareTo(tree.key) == 0) 37 { 38 //判断里面的HashSet是否有多值 39 if (tree.attach.Count > 1) 40 { 41 //实现惰性删除 42 tree.attach.Remove(value); 43 } 44 else 45 { 46 //有两个孩子的情况 47 if (tree.left != null && tree.right != null) 48 { 49 //如果左孩子的优先级低就需要“左旋” 50 if (tree.left.priority < tree.right.priority) 51 { 52 tree = RotateLL(tree); 53 } 54 else 55 { 56 //否则“右旋” 57 tree = RotateRR(tree); 58 } 59 60 //继续旋转 61 tree = Remove(key, value, tree); 62 } 63 else 64 { 65 //如果旋转后已经变成了叶子节点则直接删除 66 if (tree == null) 67 return null; 68 69 //最后就是单支树 70 tree = tree.left == null ? tree.right : tree.left; 71 } 72 } 73 } 74 75 return tree; 76 } 77 #endregion
4:总结
treap树在CURD中是期望的logN，由于我们加了”优先级“,所以会出现”链表“的情况几乎不存在，但是他的Add和Remove相比严格的
平衡二叉树有更少的旋转操作，可以说性能是在”普通二叉树“和”平衡二叉树“之间。
最后是总运行代码，不过这里我就不做测试了。
View Code
1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.Linq; 4 using System.Text; 5 6 namespace DataStruct 7 { 8 #region Treap树节点 9 /// <summary> 10 /// Treap树 11 /// </summary> 12 /// <typeparam name="K"></typeparam> 13 /// <typeparam name="V"></typeparam> 14 public class TreapNode<K, V> 15 { 16 /// <summary> 17 /// 节点元素 18 /// </summary> 19 public K key; 20 21 /// <summary> 22 /// 优先级（采用随机数） 23 /// </summary> 24 public int priority; 25 26 /// <summary> 27 /// 节点中的附加值 28 /// </summary> 29 public HashSet<V> attach = new HashSet<V>(); 30 31 /// <summary> 32 /// 左节点 33 /// </summary> 34 public TreapNode<K, V> left; 35 36 /// <summary> 37 /// 右节点 38 /// </summary> 39 public TreapNode<K, V> right; 40 41 public TreapNode() { } 42 43 public TreapNode(K key, V value, TreapNode<K, V> left, TreapNode<K, V> right) 44 { 45 //KV键值对 46 this.key = key; 47 this.priority = new Random(DateTime.Now.Millisecond).Next(0,int.MaxValue); 48 this.attach.Add(value); 49 50 this.left = left; 51 this.right = right; 52 } 53 } 54 #endregion 55 56 public class TreapTree<K, V> where K : IComparable 57 { 58 public TreapNode<K, V> node = null; 59 60 #region 添加操作 61 /// <summary> 62 /// 添加操作 63 /// </summary> 64 /// <param name="key"></param> 65 /// <param name="value"></param> 66 public void Add(K key, V value) 67 { 68 node = Add(key, value, node); 69 } 70 #endregion 71 72 #region 添加操作 73 /// <summary> 74 /// 添加操作 75 /// </summary> 76 /// <param name="key"></param> 77 /// <param name="value"></param> 78 /// <param name="tree"></param> 79 /// <returns></returns> 80 public TreapNode<K, V> Add(K key, V value, TreapNode<K, V> tree) 81 { 82 if (tree == null) 83 tree = new TreapNode<K, V>(key, value, null, null); 84 85 //左子树 86 if (key.CompareTo(tree.key) < 0) 87 { 88 tree.left = Add(key, value, tree.left); 89 90 //根据小根堆性质，需要”左左情况旋转” 91 if (tree.left.priority < tree.priority) 92 { 93 tree = RotateLL(tree); 94 } 95 } 96 97 //右子树 98 if (key.CompareTo(tree.key) > 0) 99 { 100 tree.right = Add(key, value, tree.right); 101 102 //根据小根堆性质，需要”右右情况旋转” 103 if (tree.right.priority < tree.priority) 104 { 105 tree = RotateRR(tree); 106 } 107 } 108 109 //将value追加到附加值中（也可对应重复元素） 110 if (key.CompareTo(tree.key) == 0) 111 tree.attach.Add(value); 112 113 return tree; 114 } 115 #endregion 116 117 #region 第一种：左左旋转（单旋转） 118 /// <summary> 119 /// 第一种：左左旋转（单旋转） 120 /// </summary> 121 /// <param name="node"></param> 122 /// <returns></returns> 123 public TreapNode<K, V> RotateLL(TreapNode<K, V> node) 124 { 125 //top：需要作为顶级节点的元素 126 var top = node.left; 127 128 //先截断当前节点的左孩子 129 node.left = top.right; 130 131 //将当前节点作为temp的右孩子 132 top.right = node; 133 134 return top; 135 } 136 #endregion 137 138 #region 第二种：右右旋转（单旋转） 139 /// <summary> 140 /// 第二种：右右旋转（单旋转） 141 /// </summary> 142 /// <param name="node"></param> 143 /// <returns></returns> 144 public TreapNode<K, V> RotateRR(TreapNode<K, V> node) 145 { 146 //top：需要作为顶级节点的元素 147 var top = node.right; 148 149 //先截断当前节点的右孩子 150 node.right = top.left; 151 152 //将当前节点作为temp的右孩子 153 top.left = node; 154 155 return top; 156 } 157 #endregion 158 159 #region 树的指定范围查找 160 /// <summary> 161 /// 树的指定范围查找 162 /// </summary> 163 /// <param name="min"></param> 164 /// <param name="max"></param> 165 /// <returns></returns> 166 public HashSet<V> SearchRange(K min, K max) 167 { 168 HashSet<V> hashSet = new HashSet<V>(); 169 170 hashSet = SearchRange(min, max, hashSet, node); 171 172 return hashSet; 173 } 174 #endregion 175 176 #region 树的指定范围查找 177 /// <summary> 178 /// 树的指定范围查找 179 /// </summary> 180 /// <param name="range1"></param> 181 /// <param name="range2"></param> 182 /// <param name="tree"></param> 183 /// <returns></returns> 184 public HashSet<V> SearchRange(K min, K max, HashSet<V> hashSet, TreapNode<K, V> tree) 185 { 186 if (tree == null) 187 return hashSet; 188 189 //遍历左子树（寻找下界） 190 if (min.CompareTo(tree.key) < 0) 191 SearchRange(min, max, hashSet, tree.left); 192 193 //当前节点是否在选定范围内 194 if (min.CompareTo(tree.key) <= 0 && max.CompareTo(tree.key) >= 0) 195 { 196 //等于这种情况 197 foreach (var item in tree.attach) 198 hashSet.Add(item); 199 } 200 201 //遍历右子树（两种情况：①:找min的下限 ②：必须在Max范围之内） 202 if (min.CompareTo(tree.key) > 0 || max.CompareTo(tree.key) > 0) 203 SearchRange(min, max, hashSet, tree.right); 204 205 return hashSet; 206 } 207 #endregion 208 209 #region 找到当前树的最小节点 210 /// <summary> 211 /// 找到当前树的最小节点 212 /// </summary> 213 /// <returns></returns> 214 public TreapNode<K, V> FindMin() 215 { 216 return FindMin(node); 217 } 218 #endregion 219 220 #region 找到当前树的最小节点 221 /// <summary> 222 /// 找到当前树的最小节点 223 /// </summary> 224 /// <param name="tree"></param> 225 /// <returns></returns> 226 public TreapNode<K, V> FindMin(TreapNode<K, V> tree) 227 { 228 if (tree == null) 229 return null; 230 231 if (tree.left == null) 232 return tree; 233 234 return FindMin(tree.left); 235 } 236 #endregion 237 238 #region 找到当前树的最大节点 239 /// <summary> 240 /// 找到当前树的最大节点 241 /// </summary> 242 /// <returns></returns> 243 public TreapNode<K, V> FindMax() 244 { 245 return FindMin(node); 246 } 247 #endregion 248 249 #region 找到当前树的最大节点 250 /// <summary> 251 /// 找到当前树的最大节点 252 /// </summary> 253 /// <param name="tree"></param> 254 /// <returns></returns> 255 public TreapNode<K, V> FindMax(TreapNode<K, V> tree) 256 { 257 if (tree == null) 258 return null; 259 260 if (tree.right == null) 261 return tree; 262 263 return FindMax(tree.right); 264 } 265 #endregion 266 267 #region 删除当前树中的节点 268 /// <summary> 269 /// 删除当前树中的节点 270 /// </summary> 271 /// <param name="key"></param> 272 /// <returns></returns> 273 public void Remove(K key, V value) 274 { 275 node = Remove(key, value, node); 276 } 277 #endregion 278 279 #region 删除当前树中的节点 280 /// <summary> 281 /// 删除当前树中的节点 282 /// </summary> 283 /// <param name="key"></param> 284 /// <param name="tree"></param> 285 /// <returns></returns> 286 public TreapNode<K, V> Remove(K key, V value, TreapNode<K, V> tree) 287 { 288 if (tree == null) 289 return null; 290 291 //左子树 292 if (key.CompareTo(tree.key) < 0) 293 { 294 tree.left = Remove(key, value, tree.left); 295 } 296 //右子树 297 if (key.CompareTo(tree.key) > 0) 298 { 299 tree.right = Remove(key, value, tree.right); 300 } 301 /*相等的情况*/ 302 if (key.CompareTo(tree.key) == 0) 303 { 304 //判断里面的HashSet是否有多值 305 if (tree.attach.Count > 1) 306 { 307 //实现惰性删除 308 tree.attach.Remove(value); 309 } 310 else 311 { 312 //有两个孩子的情况 313 if (tree.left != null && tree.right != null) 314 { 315 //如果左孩子的优先级低就需要“左旋” 316 if (tree.left.priority < tree.right.priority) 317 { 318 tree = RotateLL(tree); 319 } 320 else 321 { 322 //否则“右旋” 323 tree = RotateRR(tree); 324 } 325 326 //继续旋转 327 tree = Remove(key, value, tree); 328 } 329 else 330 { 331 //如果旋转后已经变成了叶子节点则直接删除 332 if (tree == null) 333 return null; 334 335 //最后就是单支树 336 tree = tree.left == null ? tree.right : tree.left; 337 } 338 } 339 } 340 341 return tree; 342 } 343 #endregion 344 } 345 }
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原文地址：http://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/4228080.html
