BZOJ3224 普通平衡树

本文提供了一个treap数据结构的实现模板,treap是一种结合了二叉搜索树和堆性质的数据结构,支持高效的插入、删除操作及元素查找等功能。文中通过具体的C++代码示例详细解释了treap的操作流程。

treap模板。。。没啥好说的啊。。。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
using namespace std;
int m,sz,root,tmp;
struct Tree
{
    int l,r;
    int num,rnd,w,s;
}tree[400005];
void update(int t)
{
    tree[t].s=tree[tree[t].l].s+tree[tree[t].r].s+tree[t].w;
}
void lturn(int &t)
{
    int k=tree[t].r;
    tree[t].r=tree[k].l;
    tree[k].l=t;
    tree[k].s=tree[t].s;
    update(t);
    t=k;
}
void rturn(int &t)
{
    int k=tree[t].l;
    tree[t].l=tree[k].r;
    tree[k].r=t;
    tree[k].s=tree[t].s;
    update(t);
    t=k;
}
void insert(int &w,int x)
{
    if(!w)
    {
        w=++sz;
        tree[w].rnd=rand();
        tree[w].num=x;
        tree[w].w=1;
        tree[w].s=1;
        return;
    }
    tree[w].s++;
    if(tree[w].num==x)
    {
        tree[w].w++;
        return;
    }
    if(tree[w].num<x)
    {
        insert(tree[w].r,x);
        if(tree[tree[w].r].rnd<tree[w].rnd) lturn(w);
    }
    else if(tree[w].num>x)
    {
        insert(tree[w].l,x);
        if(tree[tree[w].l].rnd<tree[w].rnd) rturn(w);
    }
}
void del(int &w,int x)
{
    if(x==tree[w].num)
    {
        if(tree[w].w>1)
        {
            tree[w].w--;
            tree[w].s--;
            return;
        }
        if(tree[w].l*tree[w].r==0) w=tree[w].l+tree[w].r;
        else if(tree[tree[w].l].rnd<tree[tree[w].r].rnd)
        {
            rturn(w);
            del(w,x);
        }
        else
        {
            lturn(w);
            del(w,x);
        }
    }
    else if(x<tree[w].num)
    {
        del(tree[w].l,x);
        tree[w].s--;
    }
    else
    {
        del(tree[w].r,x);
        tree[w].s--;
    }
}
void query_rank(int w,int x)
{
    if(!w) return;
    if(x==tree[w].num)
    {
        tmp+=tree[tree[w].l].s;
        return;
    }
    else if(x<tree[w].num) query_rank(tree[w].l,x);
    else
    {
        tmp+=tree[tree[w].l].s+tree[w].w;
        query_rank(tree[w].r,x);
    }
}
void query_val(int w,int x)
{
    if(tree[tree[w].l].s<x && x<=tree[tree[w].l].s+tree[w].w)
        printf("%d\n",tree[w].num);
    else if(x<=tree[tree[w].l].s) query_val(tree[w].l,x);
    else query_val(tree[w].r,x-tree[w].w-tree[tree[w].l].s);
}
void before(int w,int x)
{
    if(!w) return;
    if(tree[w].num<x)
    {
        tmp=max(tmp,tree[w].num);
        before(tree[w].r,x);
    }
    else before(tree[w].l,x);
}
void after(int w,int x)
{
    if(!w) return;
    if(tree[w].num>x)
    {
        tmp=min(tmp,tree[w].num);
        after(tree[w].l,x);
    }
    else after(tree[w].r,x);
}
int main()
{
    scanf("%d",&m);
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        int op,k;
        scanf("%d",&op);
        if(op==1)
        {
            scanf("%d",&k);
            insert(root,k);
        }
        if(op==2)
        {
            scanf("%d",&k);
            del(root,k);
        }
        if(op==3)
        {
            tmp=1;
            scanf("%d",&k);
            query_rank(root,k);
            printf("%d\n",tmp);
        }
        if(op==4)
        {
            scanf("%d",&k);
            query_val(root,k);  
        }
        if(op==5)
        {
            tmp=0;
            scanf("%d",&k);
            before(root,k);
            printf("%d\n",tmp);
        }
        if(op==6)
        {
            tmp=9999999;
            scanf("%d",&k);
            after(root,k);
            printf("%d\n",tmp);
        }
    }
    return 0;
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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