[Treap]宠物收养场

题目描述

凡凡开了一间宠物收养场。收养场提供两种服务:收养被主人遗弃的宠物和让新的主人领养这些宠物。

每个领养者都希望领养到自己满意的宠物,凡凡根据领养者的要求通过他自己发明的一个特殊的公式,得出该领养者希望领养的宠物的特点值a(a是一个正整数,a<2^31),而他也给每个处在收养场的宠物一个特点值。这样他就能够很方便的处理整个领养宠物的过程了,宠物收养场总是会有两种情况发生:被遗弃的宠物过多或者是想要收养宠物的人太多,而宠物太少。

被遗弃的宠物过多时,假若到来一个领养者,这个领养者希望领养的宠物的特点值为a,那么它将会领养一只目前未被领养的宠物中特点值最接近a的一只宠物。(任何两只宠物的特点值都不可能是相同的,任何两个领养者的希望领养宠物的特点值也不可能是一样的)如果有两只满足要求的宠物,即存在两只宠物他们的特点值分别为a-b和a+b,那么领养者将会领养特点值为a-b的那只宠物。

收养宠物的人过多,假若到来一只被收养的宠物,那么哪个领养者能够领养它呢?能够领养它的领养者,是那个希望被领养宠物的特点值最接近该宠物特点值的领养者,如果该宠物的特点值为a,存在两个领养者他们希望领养宠物的特点值分别为a-b和a+b,那么特点值为a-b的那个领养者将成功领养该宠物。

一个领养者领养了一个特点值为a的宠物,而它本身希望领养的宠物的特点值为b,那么这个领养者的不满意程度为abs(a-b)。

你得到了一年当中,领养者和被收养宠物到来收养所的情况,请你计算所有收养了宠物的领养者的不满意程度的总和。这一年初始时,收养所里面既没有宠物,也没有领养者。

输入输出格式

输入格式:
第一行为一个正整数n,n<=80000,表示一年当中来到收养场的宠物和领养者的总数。接下来的n行,按到来时间的先后顺序描述了一年当中来到收养场的宠物和领养者的情况。每行有两个正整数a, b,其中a=0表示宠物,a=1表示领养者,b表示宠物的特点值或是领养者希望领养宠物的特点值。(同一时间呆在收养所中的,要么全是宠物,要么全是领养者,这些宠物和领养者的个数不会超过10000个)

输出格式:
仅有一个正整数,表示一年当中所有收养了宠物的领养者的不满意程度的总和mod 1000000以后的结果。

输入输出样例

输入样例#
5
0 2
0 4
1 3
1 2
1 5
输出样例
3
注:abs(3-2) + abs(2-4)=3,
最后一个领养者没有宠物可以领养。

题目分析

容易想到建两棵平衡树,一棵宠物树,一棵人树
但是这样有点浪费(其实是没做出来气的)
然后想到一颗平衡树,很明显只会有五种情况:
树是空的:直接加入
人来了,树里面是人,加入
宠物同上
人来了,树里面是宠物,取出,删除
宠物同上
那么我们只需要一个petcnt计算树里面的宠物数量即可(人是-1)
然后。。我还是错的
我想了约30+min
最后发现,是——
取余少了一个0

[DEV CPP已成功从你的计算机删除]

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
#define rep(i,a,b) for (i=a;i<=b;i++)
using namespace std;
struct node
{
    int l,r;
    int key,size;
    int data,cnt;
}t[80001];
int cnt,rt;

void UPDATE(int x)
{
    t[x].size=t[t[x].l].size+t[t[x].r].size+1;
}

void RIGHT_ROTATE(int &x)
{
    int y=t[x].l;
    t[x].l=t[y].r;t[y].r=x;
    UPDATE(x);UPDATE(y);
    x=y;
}

void LEFT_ROTATE(int &x)
{
    int y=t[x].r;
    t[x].r=t[y].l;t[y].l=x;
    UPDATE(x);UPDATE(y);
    x=y;
}

void INSERT(int &x,int data)
{
    if (t[x].data==data)
    {
        t[x].cnt++;
        return;
    }
    if (x==0)
    {
        x=++cnt;
        t[x].size=1;
        t[x].data=data;
        t[x].key=rand();
        t[x].cnt++;
        return;
    }
    if (data<t[x].data)
    {
        INSERT(t[x].l,data);
        if (t[t[x].l].key>t[x].key) RIGHT_ROTATE(x);
    }
    else
    {
        INSERT(t[x].r,data);
        if (t[t[x].r].key>t[x].key) LEFT_ROTATE(x);
    }
    UPDATE(x);
}

void DELETE(int &x,int data)
{
    if (x==0) return;
    if (t[x].data==data)
    {
        if (t[x].cnt)
        t[x].cnt--;
        if (!t[x].cnt)
        if (t[x].l||t[x].r)
        {
            if (t[x].l&&(!t[x].r||t[t[x].l].key<t[t[x].r].key))
            {
                RIGHT_ROTATE(x);
                DELETE(t[x].r,data);
            }
            else
            {
                LEFT_ROTATE(x);
                DELETE(t[x].l,data);
            }
            UPDATE(x);
        }
        else x=0;
        return;
    }
    if (data<t[x].data) DELETE(t[x].l,data);
    else DELETE(t[x].r,data);
    UPDATE(x);
}

int GET_PRE(int data)
{
    int x=rt;
    int ans=-2147483647;
    while (x)
    {
        if (t[x].data<=data)
        {
            ans=max(ans,t[x].data);
            x=t[x].r;
        }
        else x=t[x].l;
    }
    return ans;
}

int GET_NEXT(int data)
{
    int x=rt;
    int ans=2147483647;
    while (x)
    {
        if (t[x].data>=data)
        {
            ans=min(ans,t[x].data);
            x=t[x].l;
        }
        else x=t[x].r;
    }
    return ans;
}

int main()
{
    int n,i;
    int a,b,petcnt=0;
    int ans=0;
    scanf("%d",&n);
    rep(i,1,n)
    {
        scanf("%d%d",&a,&b);
        if (a)
        {
            if (petcnt<=0)
            {
                INSERT(rt,b);
                petcnt--;
            }
            if (petcnt>0)
            {
                long long x=GET_PRE(b),y=GET_NEXT(b);
                if (b-x>y-b)
                {
                    ans=(ans+(y-b)%1000000)%1000000;
                    DELETE(rt,y);
                }
                else
                {
                    ans=(ans+(b-x)%1000000)%1000000;
                    DELETE(rt,x);
                }
                petcnt--;
            }
        }
        else
        {
            if (petcnt>=0)
            {
                INSERT(rt,b);
                petcnt++;
            }
            if (petcnt<0)
            {
                long long x=GET_PRE(b),y=GET_NEXT(b);
                if (b-x>y-b)
                {
                    ans=(ans+(y-b)%1000000)%1000000;
                    DELETE(rt,y);
                }
                else
                {
                    ans=(ans+(b-x)%1000000)%1000000;
                    DELETE(rt,x);
                }
                petcnt++;
            }
        }
    }
    printf("%d",ans);
}
Treap(Tree + Heap)是一种结合了二叉搜索树(BST)和堆(Heap)特性的平衡二叉搜索树数据结构。其核心原理在于每个节点维护两个值:一个用于二叉搜索树性质的键值(key),以及一个用于最大堆性质的优先级(priority)。通过这两个属性,Treap在插入和删除操作时保持树的平衡性,从而确保操作的时间复杂度接近于对数级别。 ### Treap的基本原理 1. **二叉搜索树性质**:对于任意节点,其左子树中所有节点的键值小于当前节点的键值,右子树中所有节点的键值大于当前节点的键值。 2. **堆性质**:每个节点的优先级大于其子节点的优先级,这样可以确保树的结构在插入或删除时通过旋转操作保持平衡。 在插入新节点时,Treap首先按照二叉搜索树的方式找到合适的位置,并赋予该节点一个随机的优先级。如果该节点的优先级违反了堆性质,则通过旋转操作调整树的结构以恢复堆性质。删除操作类似,通过旋转确保堆性质得以维持。 ### 无旋Treap的实现 无旋Treap(Non-Rotating Treap)是Treap的一个变种,它通过分裂(Split)和合并(Merge)操作来实现树的平衡,而不是传统的旋转操作。分裂操作将树按照某个键值或位置分割为两部分,而合并操作将两个树合并为一个。这种方式简化了实现逻辑,尤其是在处理复杂操作时[^2]。 例如,分裂操作可以通过以下方式实现(以键值为分割点): ```python def split(node, key): if node is None: return (None, None) if node.key <= key: left, right = split(node.right, key) node.right = left return (node, right) else: left, right = split(node.left, key) node.left = right return (left, node) ``` 合并操作则需要确保堆性质的维护: ```python def merge(left, right): if left is None: return right if right is None: return left if left.priority > right.priority: left.right = merge(left.right, right) return left else: right.left = merge(left, right.left) return right ``` ### 应用Treap由于其高效的平衡特性,广泛应用于需要高效查找、插入和删除操作的景。常见的应用包括: - **数据库索引**:Treap可以用于实现高效的索引结构,支持快速的数据检索。 - **内存中的集合与映射**:在需要频繁插入和删除元素的景中,Treap提供了良好的性能保障。 - **算法竞赛**:在某些需要高效数据结构的竞赛题中,Treap常被用来实现动态集合操作[^1]。 ### 实现细节 在实现Treap时,需要注意以下几点: - **随机优先级生成**:为了保证树的平衡性,每个节点的优先级应随机生成,通常使用大范围的整数以减少冲突的可能性。 - **递归与非递归实现**:虽然递归实现较为直观,但在大规模数据处理时可能会导致栈溢出,因此在实际应用中可以考虑非递归实现。 - **类型安全与内存管理**:特别是在使用Rust等语言时,需注意类型约束和内存安全,以确保程序的稳定性和可靠性[^1]。 通过理解Treap的原理和实现方式,开发者可以更好地将其应用于实际项目中,并根据需求进行扩展和优化。
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