【老鼠看不懂的数据结构】FHQTreap 初识
Treap 弱平衡的随机性很强的老鼠看不懂的平衡树Q:为什么叫 Treap?
A:看看二叉搜索树(BST)和堆(Heap)，组合起来就是 Treap其中，二叉搜索树的性质是：
左子节点的值 (val) 比父节点小
右子节点的值 (val) 比父节点大
如果这些节点的值都一样，这棵树就会退化成一颗（？）链。
对， 我知道你在想什么——并查集。
虽然都会被傻老鼠乱搞退化成链，但优化方式大有不同。优化 - Priority - 玄学抽卡
笨伯老鼠可能还有疑惑，为什么链是naive的而树是超棒的呢？
从OIwiki偷两张图来解释：
看，这是一颗正常的树，根本上可以看作满二叉树，一次查询只需要 \(O(\log_2{n})\)的时间复杂度
https://oiwiki.com/ds/images/treap-treap-example.svg
这是一颗（？）被老鼠乱搞以后形成的链，一次查询的时间复杂度劣化到了 \(O(n)\)
https://oiwiki.com/ds/images/treap-search-tree-chain.svg
那么，既然屑老鼠已经说了这棵树有堆的性质，以是就要给每一个结点上一个随机的优先级\(Priority\)
让它同时成为一个堆，在双重特征下保持完全二叉树的形状
PS:傻老鼠脑子糊涂了，首先树得满足BST的性质，然后空下来时维护Heap的性质
大功告成，如今该知道节点里面应该放什么了。
node节点（为什么不用类封装？由于老鼠不会）struct node{
node *child;
int val,ranf,cnt,siz;
node(int __val) : val(__val), cnt(1), siz(1){
child = child = nullptr;//左右儿子初始化
ranf = rand();//玄学抽卡
}
node(node *__node){
val = __node->val, ranf = __node->ranf, cnt = __node->cnt, siz = __node->siz;
}
void ud_siz(){
siz = cnt;
if(child != nullptr)siz += child->siz;
if(child != nullptr)siz += child->siz;
}
};Treap的重要操作 Split & Merge
分裂过程担当两个参数：根指针 \(\textit{cur}\)、关键值 \(\textit{key}\)。结果为将根指针指向的 treap 分裂为两个 treap，第一个 treap 全部结点的值\(\textit{val}\)小于等于 \(\textit{key}\)，第二个 treap 全部结点的值大于 \(\textit{key}\)。
该过程首先判断 \(\textit{key}\) 是否小于 \(\textit{cur}\) 的值，若小于，则说明 \(\textit{cur}\) 及其右子树全部大于 \(\textit{key}\)，属于第二个 treap。当然，也可能有一部门的左子树的值大于 \(\textit{key}\)，以是还需要继续向左子树递归地分裂。对于大于 \(\textit{key}\) 的那部门左子树，我们把它作为 \(\textit{cur}\) 的左子树，这样，整个 \(\textit{cur}\) 上的节点都是大于 \(\textit{key}\) 的。
相应的，如果 \(\textit{key}\) 大于等于 \(\textit{cur}\) 的值，说明 \(\textit{cur}\) 的整个左子树以及其自身都小于 \(\textit{key}\)，属于分裂后的第一个 treap。并且，\(\textit{cur}\) 的部门右子树也可能有部门小于 \(\textit{key}\)，因此我们需要继续递归地分裂右子树。把小于 \(\textit{key}\) 的那部门作为 \(\textit{cur}\) 的右子树，这样，整个 \(\textit{cur}\) 上的节点都小于 \(\textit{key}\)。
下图展示了 \(\textit{cur}\) 的值小于等于 \(\textit{key}\) 时按值分裂的情况. ——OIWIKI
老鼠才不会解释，由于老鼠没脑子。
Splitpair<node *, node *> split(node *rt,int key){
if(rt == nullptr)return {nullptr, nullptr};
if(rt->val <= key){
auto temp = split(rt->child,key);
rt->child = temp.first;
rt->ud_siz();
return {rt,temp.second};
}
else{
auto temp = split(rt->child,key);
rt->child = temp.second;
rt->ud_siz();
return {temp.first,rt};
}
}归并过程担当两个参数：左 treap 的根指针 \(\textit{u}\)、右 treap 的根指针 \(\textit{v}\)。必须满足 \(\textit{u}\) 中全部结点的值小于等于 \(\textit{v}\) 中全部结点的值。一样平常来说，我们归并的两个 treap 都是原来从一个 treap 中分裂出去的，以是不难满足 \(\textit{u}\) 中全部节点的值都小于 \(\textit{v}\)
在旋转 treap 中，我们借助旋转操作来维护 \(\textit{priority}\) 符合堆的性质，同时旋转时还不能改变树的性质。在无旋 treap 中，我们用归并达到相同的结果。
由于两个 treap 已经有序，以是我们在归并的时间只需要思量把哪个树「放在上面」，把哪个「放在下面」，也就是是需要判断将哪个一个树作为子树。显然，根据堆的性质，我们需要把 \(\textit{priority}\) 小的放在上面（这里采用小根堆）。
同时，我们还需要满足搜索树的性质，以是若 \(\textit{u}\) 的根结点的 \(\textit{priority}\) 小于 \(\textit{v}\) 的，那么 \(\textit{u}\) 即为新根结点，并且 \(\textit{v}\) 由于值比 \(\textit{u}\) 更大，应与 \(\textit{u}\) 的右子树归并；反之，则 \(\textit{v}\) 作为新根结点，然后由于 u 的值比 \(\textit{v}\) 小，与 v 的左子树归并。——OIWIKI
老鼠懒，自己看。
Mergenode *merge(node *u,node *v){
if(u == nullptr && v == nullptr)return nullptr;
if(u != nullptr && v == nullptr)return u;
if(u == nullptr && v != nullptr)return v;
if(u->ranf < v->ranf){
u->child = merge(u->child,v);
u->ud_siz();
return u;
}
else{
v->child = merge(u, v->child);
v->ud_siz();
return v;
}
}不好用，才不用——⑨老鼠
作为笨蛋老鼠，能看懂这个东西怎么用才奇怪吧，只能分裂和合并的数据结构，鬼才用嘞！
笨蛋老鼠！这个东西可以整很多活的查询小于等于val的数的个数：考察根节点的值和val，如果val小于根节点，递归进左子树，否则递归进右子树。
插入val：先查询Rank(val)，然后按照rank把整个TreapSplit成两个，把val做成一个新节点，Merge到里面。
删除val：先查询Rank(val)，然后按照rank把整个TreapSplit成三个，删除需要的点，末了Merge剩下两个。
查询第K个值：把整个TreapSplit成三个，输出需要的值，末了归并起来。
好啊，你的区间呢？
夸下的海口终究会被打qwq。
发现了没，这些个操作全是区间的，想想你的线段树怎么区间修改优化的？
\(LazyTag\)救我狗命对吧！
以是，直接打标志建线段树到处乱搞，怎么在树链剖分上整的活大多数都能整！
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