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【二叉平衡搜索树】Treap

news 2025/7/27 23:37:46

前置

本篇是平衡树-treap的补充学习笔记。

Treap - 树堆
学习基础：适合一定基础的：比如，实现了经典二叉搜索树（常用的几个函数写过）， 和二叉堆（数组的上浮下沉会写吗？），至少了解旋转的概念且写过旋转的接口（有一定理解，比如实现AVL树/红黑树）（涉及到相关思想）。
实现语言：Java。 —其它语言的小伙伴可拷贝我的代码转译成自己的语言（笔者虽然多语言学习，但使用侧重点不同， 对语言的理解也浅薄， 频繁切换语言不妥。）
纯根据理解手写。
来源：算法导论---红黑树章节后的treap思考题
参考书籍:算法导论

  • 有关问题：
  • 算法导论第6章堆排序详细地说明了:二叉堆概念， 上浮和下沉操作的相关概念伪代码。实现一下二叉堆（优先级队列）
  • 算法导论第12章介绍了transplant接口, 和二叉搜索树的其它好用的函数。
  • 算法导论第13章介绍了红黑树， 红黑树的代码很难写且不易理解，只需了解一下旋转这个操作和伪代码即可。
  • 可以去油管或者b站， 或者搜索引擎查找相关问题。

笔者水平有限， 本篇基于笔记改写， 缺点很多， 不太适合新手， 适合部分熟悉的朋友回顾复习， 在此见谅。

引入

  • 对于一般的二叉搜索树， 已知n个数据序列插入到一个二叉搜索树有可能得到性能极差（高度极不平衡的二叉搜索树）。这种单支树的例子， 相信你已经不会陌生了。对于随机化构建的二叉搜索树， 经过概率论分析的数学期望， 得到的二叉搜索树是趋向平衡的。
    之前写过一篇动态随机化的平衡树结构-----跳表, 非形式地讨论了这个问题。
    接下来， 介绍另一种动态随机化的平衡树结构-----Treap。

为什么有了随机化构建， 而依旧有研究动态化构建的必要呢？ 尽管在跳表篇给了解释， 但此篇为不甚了解的朋友作出非严格地说明。已知n个数据构建随机二叉搜索树， 当然可行。 缺点？ 如果我们未知数据量n呢？或者随机化二叉搜索树，我们还要动态地插入删除呢？， 在只允许我们一次取一个数据的场景， 经典的随机化构建二叉搜索树不现实了。 我都拿不到所有数据，如何随机化地插入二叉搜索树呢？ 相比Treap和跳表动态树结构， 经典随机二叉搜索树可以说是静态结构。

介绍

Treap 是一种弱平衡的树结构， 什么叫做弱平衡呢？ 不同平衡树对平衡的定义不同， 确切的，它们对平衡的宏观定义是相同的（维持一棵好性能的树）， 但对树的平衡严格程度要求是不一样的。

一般地， 弱平衡树更好实现， 相比于强平衡的AVL（左右子树高度差不为1）， 红黑树（左右高度差小于2倍）， 跳表明显好实现多了。其次，强平衡树在高度上有最坏的保证（最坏也是性能比较好的），弱平衡树最坏保证是经典二叉搜索树的最坏情况（单支链表的情况）。
归咎原因， 弱平衡没有在高度上严格保证， 这里的Treap还把基本操作交给概率这一事物， 平均来看很好， 但失败的后果会很糟糕（虽然失败导致最坏的情况从概率数字来看几乎不可能发生）。

现在，我们可以正式地介绍一下Treap了，
在此，简单回顾一下：

对于二叉搜索树： 基本性质： 左子树的key <= 根 <= 右子树的key。
对于二叉堆：基本性质：孩子的key>=父亲的key(最小堆), 兄弟之间的大小关系不在意。

综合二者性质，依旧让key的关系满足: 左 < 根 < 右， 可以取等自己调整一下。但我个人风格是key最好互异。
堆的性质从何体现， 我们引入了一个priority字段，表示优先级。
类比二叉堆的最小堆， 那么最小Treap,满足parent.priority < node.priority

![[Pasted image 20240927090041.png]]

综合：
Treap 具有以下几个重要性质：

  1. 二叉搜索树性质：对于每个节点，其左子树的所有节点的键值小于该节点的键值，而右子树的所有节点的键值大于该节点的键值。假设键值是不一样的。

  2. 堆性质：每个节点的优先级大于或等于其子节点的优先级。这条性质导致这个结构和堆一致。

  3. 随机性：节点的优先级通常是随机生成器（如Java中的Random对象）生成的，这使得 Treap 的结构在插入和删除操作中保持平均 O ( l o g n ) O(log n) O(logn) 的时间复杂度。

  4. 动态平衡性：支持随机化的动态插入，删除， 比随机化二叉搜索树自由。

实现

  1. 以下代码比较简单， 若你是学Java的应该不难读懂，其它语言的小伙伴可以借助chatgpt翻译成自己的语言,这是一种我比较经典的写法了。
  
import java.util.Random;  
import java.util.Comparator;  
public class Treap<K,V> {  //比较器， 可以手动传递比较器对象， 否则K必须实现Comparable接口  private Comparator<? super K> comparator;  //随机数生成器， 为每一个节点生成一个随机数  private final Random random = new Random();  private Node<K,V> root;  //根节点  public class Node<K,V>{  K key;  //键  V value;  //值  Node<K,V> left; //左子树  Node<K,V> right;  //右子树  Node<K,V> parent; //父指针  int priority;  //优先级  public Node(K key, V value) {  this.key = key;  this.value = value;  left = right = parent = null;  priority = random.nextInt();//为新生成的节点分配一个随机数。  }  }  public Treap(){  this(null);  }  public Treap(Comparator<? super K> comparator) {  this.comparator = comparator;  }
}
查询操作

![[Pasted image 20240927090041.png]]
查询操作， 方法思路同经典二叉搜索树， 在此不多赘述。

  1. 下面实现了三个方法， 核心关注search方法， contains返回一个布尔值，判断关键字key的节点是否存在。get方法根据键获取值。
public Node<K,V> search(K key){  if(root == null){  return null;  //这里单独检查一下。}  Node<K,V> current = root;//遍历Treap  int cmp = 0;  //记录比较结果if(comparator != null){  //比较器不为空，那么优先使用比较器。  while(current!=null){  cmp = comparator.compare(current.key, key);  if(cmp==0){  return current;//找到了！直接返回节点的引用。  }  else if(cmp<0){  //当前值太小了， 前往右子树current = current.right;  }  else{  //cmp>0  current = current.left;  }  }  }  else{  //comparator == null  @SuppressWarnings("unchecked!")  Comparable<? super K> comparable = (Comparable<? super K>)current.key;  // 使用者必须确保K类型是可比较的， 否则报错。  cmp = comparable.compareTo(key);  while(current != null){  comparable = (Comparable<? super K>)current.key;  cmp = comparable.compareTo(key);  //逻辑与比较器相同if(cmp==0){  return current;  }  else if(cmp<0){  current = current.right;  }  else{  current = current.left;  }  }  }  return null;//出循环了即为空。  
}  
//根据serach结果造contains函数和get函数
public boolean contains(K key){  return search(key) != null;  
}  public V get(K key){  return search(key) != null ? search(key).value : null;  
}

插入操作

写法很简单， 套路更简单。
经典BST插入＋二叉堆的上浮调整。

TREAP-INSERT(T, x):y <- T.rootp <- NILwhile y ≠ NIL:p <- yif y.key == x.key:// Update the valuey.val <- x.valreturnelseif y.key > x.key:y <- y.leftelse: // y.key < x.keyy <- y.rightif p == NIL:T.root <- x // Insert as root if tree was emptyelseif p.left == y:p.left <- xelse:p.right <- xsiftUp(T, x) // Perform the sift up operation

这张图举例：
BST操作不多说， 下面来说明指针版本的上浮操作处理， 旋转又来了。
可能数组的堆上浮写熟悉了, 头一次处理指针版本的。
![[Pasted image 20240927122757.png]]

  
public void put(K key, V value){  if(key != null) {  insert(new Node(key, value));  }  
}  
public void insert(K key, V value){  if(key != null) {  insert(new Node(key, value));  }  
}  
public void insert(Node<K,V> node) {  if (root == null) {  root = node;  //这里单独处理， 保证后续代码在非空情形下return;  }  Node<K,V> current = root; // 当前节点  Node<K,V> parent = null; // 父节点  int cmp = 0;  // 遍历查找插入位置  while (current != null) {  parent = current;  if (comparator != null) {  cmp = comparator.compare(node.key, current.key);  } else {  @SuppressWarnings("unchecked")  Comparable<? super K> comparable = (Comparable<? super K>) current.key;  cmp = comparable.compareTo(node.key);  }  if (cmp == 0) {  current.value = node.value; // 更新值  return;  } else if (cmp < 0) {  current = current.right; // 前往右子树  } else {  current = current.left; // 前往左子树  }  }  // 插入节点  node.parent = parent;  if (cmp < 0) {  parent.right = node; // 插入到右子树  } else {  parent.left = node; // 插入到左子树  }  siftUp(node); // 上浮操作  
}
旋转接口

这里眼熟一下， 实现avl或者红黑树，简单回顾一下左旋和右旋两个接口。

private void leftRotate(Node<K,V> x) {Node<K,V> y = x.right;x.right = y.left;if (y.left != null) {y.left.parent = x;}y.parent = x.parent;if (x.parent == null) {root = y; // y 变为新的根节点} else if (x == x.parent.left) {x.parent.left = y; // x 是左子节点} else {x.parent.right = y; // x 是右子节点}y.left = x; // x 变为 y 的左子节点x.parent = y; // 更新 x 的父指针
}private void rightRotate(Node<K,V> y) {Node<K,V> x = y.left;y.left = x.right;if (x.right != null) {x.right.parent = y;}x.parent = y.parent;if (y.parent == null) {root = x; // x 变为新的根节点} else if (y == y.parent.left) {y.parent.left = x; // y 是左子节点} else {y.parent.right = x; // y 是右子节点}x.right = y; // y 变为 x 的右子节点y.parent = x; // 更新 y 的父指针
}
siftUp
  
private void siftUp(Node<K, V> node){  //上浮的临界是根节点，到根节点就必须终止了。  //这里直接node.parent， 不需要申请新变量。---对可读性没多大英影响  while(node != root && node.priority < node.parent.priority){  //开始上浮  if(node.parent.left == node){  //执行右旋  rightRotate(node.parent);  }  else{  //parent.right == node  //执行左旋  leftRotate(node.parent);  }  //经过旋转后，原先的父亲节点指针parent成为node的孩子节点  node.parent = node.parent;  }  
}

删除

以下两个接口函数， 你必须在BST中学明白了。
这两个方法在Treap的删除操作中非常重要。

transplant && minimum
  • transplant 方法：用于替换树中一个节点 u 为另一个节点 v，并更新它们的父节点关系。
  • minimum 方法：用于查找给定节点的最小值节点，通过遍历左子树实现。
private void transplant(Node<K,V> u, Node<K,V> v) {if (u.parent == null) {root = v; // u 是根节点} else if (u == u.parent.left) {u.parent.left = v; // u 是左子节点} else {u.parent.right = v; // u 是右子节点}if (v != null) {v.parent = u.parent; // 更新 v 的父指针}
}public Node<K,V> minimum(Node<K,V> node) {if (node == null) {return null; // 如果节点为空，返回 null}while (node.left != null) {node = node.left; // 一直遍历左子树，直到找到最小值}return node;
}
删除
public void delete(Node<K,V> node) {if (node.left == null) {transplant(node, node.right); // 只有右子树} else if (node.right == null) {transplant(node, node.left); // 只有左子树} else {// 找到右子树中的最小节点Node<K,V> leftMin = minimum(node.right);if (leftMin.parent != node) {transplant(leftMin, leftMin.right);leftMin.right = node.right;if (leftMin.right != null) {leftMin.right.parent = leftMin;}}transplant(node, leftMin);leftMin.left = node.left;leftMin.left.parent = leftMin;}siftDown(node); // 维护 Treap 的性质
}
siftDown
private void siftDown(Node<K,V> node) {Node<K,V> child = node.left;boolean isLeft = true;//左孩子还是右孩子，while (child != null) {// 选择优先级较高的孩子节点if (node.right != null && node.right.priority > child.priority) {child = node.right;isLeft = false;}// 执行旋转if (child.priority > node.priority) {if (isLeft) {rightRotate(node);} else {leftRotate(node);}node = child; // 更新当前节点为孩子节点child = (isLeft) ? node.left : node.right; // 继续下沉isLeft = true; // 重置为左子树} else {break; // 如果当前节点的优先级已大于所有孩子，结束}}
}

其它问题思考

Treap的唯一性

给定一组关键字和优先级均互异的节点， 可以组成唯一的Treap树与这些节点关联。
第一步， 根的唯一性：根节点是具有最高优先级的节点， 由于每个键值的优先级是唯一的，所以具有最高优先级的节点也是唯一的。比如最小`Treap中，根节点是最小的priority。
第二步， 递归构建。 由于根节点唯一了， 那么可以分组，一组的节点的key均小于root.key, 另一组均大于root.key。那么左右两边的序列元素确定了。
第三步， 递归中子树遵循第一条， 因此结构必定唯一。 因为树是由递归定义的。

以上性质涉及，二叉搜索树的有序性， 堆的性质。总之， 可以证明满足上述条件的Treap具有唯一性。 证毕！

待补充。。。

由于其它问题，比如树的期望高度证明需要概率知识， 数学这一块依旧是硬伤。
在此就不献丑了， 留待日后补充。

总源码

关于Treap实现有多种方案。 比如，我的方案是旋转treap,可以参考treap。
有兴趣的小伙伴可以根据我的代码拓展很多功能， 在此篇就不写多了， 只能说本篇的可拓展性强吧
学艺不精， 难免错误， 希望并感谢大佬您提出宝贵的意见， 谢邀。
感谢我的朋友们的鼓励，和数学编程问题的指导， 这几天精神真是颓废， 今天好多了。

import java.util.Random;  
import java.util.Comparator;  
public class Treap<K,V> {  //比较器， 可以手动传递比较器对象， 否则K必须实现Comparable接口  private Comparator<? super K> comparator;  //随机数生成器， 为每一个节点生成一个随机数  private final Random random = new Random();  private Node<K,V> root;  //根节点  public class Node<K,V>{  K key;  //键  V value;  //值  Node<K,V> left; //左子树  Node<K,V> right;  //右子树  Node<K,V> parent; //父指针  int priority;  //优先级  public Node(K key, V value) {  this.key = key;  this.value = value;  left = right = parent = null;  priority = random.nextInt();//为新生成的节点分配一个随机数。  }  }  public Treap(){  this(null);  }  public Treap(Comparator<? super K> comparator) {  this.comparator = comparator;  }
public Node<K,V> search(K key){  if(root == null){  return null;  //这里单独检查一下。}  Node<K,V> current = root;//遍历Treap  int cmp = 0;  //记录比较结果if(comparator != null){  //比较器不为空，那么优先使用比较器。  while(current!=null){  cmp = comparator.compare(current.key, key);  if(cmp==0){  return current;//找到了！直接返回节点的引用。  }  else if(cmp<0){  //当前值太小了， 前往右子树current = current.right;  }  else{  //cmp>0  current = current.left;  }  }  }  else{  //comparator == null  @SuppressWarnings("unchecked!")  Comparable<? super K> comparable = (Comparable<? super K>)current.key;  // 使用者必须确保K类型是可比较的， 否则报错。  cmp = comparable.compareTo(key);  while(current != null){  comparable = (Comparable<? super K>)current.key;  cmp = comparable.compareTo(key);  //逻辑与比较器相同if(cmp==0){  return current;  }  else if(cmp<0){  current = current.right;  }  else{  current = current.left;  }  }  }  return null;//出循环了即为空。  
}  
//根据serach结果造contains函数和get函数
public boolean contains(K key){  return search(key) != null;  
}  public V get(K key){  return search(key) != null ? search(key).value : null;  
}
public void put(K key, V value){  if(key != null) {  insert(new Node(key, value));  }  
}  
public void insert(K key, V value){  if(key != null) {  insert(new Node(key, value));  }  
}  
public void insert(Node<K,V> node) {  if (root == null) {  root = node;  //这里单独处理， 保证后续代码在非空情形下return;  }  Node<K,V> current = root; // 当前节点  Node<K,V> parent = null; // 父节点  int cmp = 0;  // 遍历查找插入位置  while (current != null) {  parent = current;  if (comparator != null) {  cmp = comparator.compare(node.key, current.key);  } else {  @SuppressWarnings("unchecked")  Comparable<? super K> comparable = (Comparable<? super K>) current.key;  cmp = comparable.compareTo(node.key);  }  if (cmp == 0) {  current.value = node.value; // 更新值  return;  } else if (cmp < 0) {  current = current.right; // 前往右子树  } else {  current = current.left; // 前往左子树  }  }  // 插入节点  node.parent = parent;  if (cmp < 0) {  parent.right = node; // 插入到右子树  } else {  parent.left = node; // 插入到左子树  }  siftUp(node); // 上浮操作  
}
private void leftRotate(Node<K,V> x) {Node<K,V> y = x.right;x.right = y.left;if (y.left != null) {y.left.parent = x;}y.parent = x.parent;if (x.parent == null) {root = y; // y 变为新的根节点} else if (x == x.parent.left) {x.parent.left = y; // x 是左子节点} else {x.parent.right = y; // x 是右子节点}y.left = x; // x 变为 y 的左子节点x.parent = y; // 更新 x 的父指针
}private void rightRotate(Node<K,V> y) {Node<K,V> x = y.left;y.left = x.right;if (x.right != null) {x.right.parent = y;}x.parent = y.parent;if (y.parent == null) {root = x; // x 变为新的根节点} else if (y == y.parent.left) {y.parent.left = x; // y 是左子节点} else {y.parent.right = x; // y 是右子节点}x.right = y; // y 变为 x 的右子节点y.parent = x; // 更新 y 的父指针
}
private void siftUp(Node<K, V> node){  //上浮的临界是根节点，到根节点就必须终止了。  //这里直接node.parent， 不需要申请新变量。---对可读性没多大英影响  while(node != root && node.priority < node.parent.priority){  //开始上浮  if(node.parent.left == node){  //执行右旋  rightRotate(node.parent);  }  else{  //parent.right == node  //执行左旋  leftRotate(node.parent);  }  //经过旋转后，原先的父亲节点指针parent成为node的孩子节点  node.parent = node.parent;  }  
}
private void transplant(Node<K,V> u, Node<K,V> v) {if (u.parent == null) {root = v; // u 是根节点} else if (u == u.parent.left) {u.parent.left = v; // u 是左子节点} else {u.parent.right = v; // u 是右子节点}if (v != null) {v.parent = u.parent; // 更新 v 的父指针}
}public Node<K,V> minimum(Node<K,V> node) {if (node == null) {return null; // 如果节点为空，返回 null}while (node.left != null) {node = node.left; // 一直遍历左子树，直到找到最小值}return node;
}
public void delete(Node<K,V> node) {if (node.left == null) {transplant(node, node.right); // 只有右子树} else if (node.right == null) {transplant(node, node.left); // 只有左子树} else {// 找到右子树中的最小节点Node<K,V> leftMin = minimum(node.right);if (leftMin.parent != node) {transplant(leftMin, leftMin.right);leftMin.right = node.right;if (leftMin.right != null) {leftMin.right.parent = leftMin;}}transplant(node, leftMin);leftMin.left = node.left;leftMin.left.parent = leftMin;}siftDown(node); // 维护 Treap 的性质
}
private void siftDown(Node<K,V> node) {Node<K,V> child = node.left;boolean isLeft = true;//左孩子还是右孩子，while (child != null) {// 选择优先级较高的孩子节点if (node.right != null && node.right.priority > child.priority) {child = node.right;isLeft = false;}// 执行旋转if (child.priority > node.priority) {if (isLeft) {rightRotate(node);} else {leftRotate(node);}node = child; // 更新当前节点为孩子节点child = (isLeft) ? node.left : node.right; // 继续下沉isLeft = true; // 重置为左子树} else {break; // 如果当前节点的优先级已大于所有孩子，结束}}
}
}

红尘漩涡不由己， 何朝散发弄扁舟。
乘风破浪三万里， 方是我辈魔道人。
—20240927
— author：Autumn Whisper。

http://www.lryc.cn/news/448123.html

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