初次学习数据结构和算法是几年前的事情了，当时遇到的困难没有记录下来。回过头来复习，记录下学习时遇到的问题。 平衡二叉树（二叉搜索树）（ALV树）可以保证查询效率。在此之前先学习二叉排序树（BST —— Binary Sort Tree）。 在高度为h的ALV树中，最小节点数 S(h) = S( h - 1 ) + S( h
在传统组织管理中，平衡思维是一个很常见的理念。但当变革来临，组织要求变得更为敏捷添加链接描述时，对平衡的追求就成为最大的障碍。耗散理论与自组织理论告诉我们，系统应该保持开放、保持不平衡、并且持续地从外界输入物质与能量。只有这样，才能在打破旧的平衡基础，在无序中孕育着新的
板子就不说了。 P2786 英语1（eng1）- 英语作文 红黑树 map 随便做，用一个 map 存下字符串对应的值，一个字符一个字符读入，然后判断， 如果不是数字并且不是字母，说明空格或者符号，处理答案。 /** * author: TLE_Automation * creater: 2022.9.7 **/ #include<cmath> #include<queue> #inc
# 【模板】文艺平衡树 ## 题目描述 您需要写一种数据结构（可参考题目标题），来维护一个有序数列。 其中需要提供以下操作：翻转一个区间，例如原有序序列是 5 4 3 2 1，翻转区间是 [2,4] 的话，结果是 5 2 3 4 1。 ## 输入格式 第一行两个正整数 n,m，表示序列长度与操作个数。序列中第 i 项初始
树剖的未来会补的（卑微）。 这里想讲讲平衡树，因为看着高级，可以证明我学过OI。 我们先了解下 \(BST\)，也就是平衡二叉树。 他的概念是，对于每一个非叶子结点，他的左儿子一定小于当前节点，右儿子必定大于当前节点。 类似于如下图，就是一个好看的 \(BST\)： 那我们现在对平衡二叉树有了深入的
1.为什么需要平衡二叉树？ 二叉排序树可能的存在的问题 给你一个数列{1,2,3,4,5,6}，要求创建一颗二叉排序树(BST), 并分析问题所在. 上图BST存在的问题分析: 左子树全部为空，从形式上看，更像一个单链表。 插入速度没有影响 查询速度明显降低(因为需要依次比较), 不能发挥BST的优势，
后缀数组 & 后缀平衡树 PPT:【腾讯文档】后缀数组——钱贵宁 后缀数组 是什么 本质上是对一个字符串的所有后缀进行排序 例如字符串 abbcaba，我们按长度顺序列出它的所有后缀 1: a 2: ba 3: aba 4: caba 5: bcaba 6: bbcaba 7: abbcaba 然后我们按照字典序将它们排好序，用 sa[i] 表
0.前言 我们都知道，二叉搜索树在随机数据下具有优良的性质，可以 \(O(\log n)\) 内实现插入、删除、按值找排名、按排名找值等操作。 但这是建立在随机数据保证的一个节点左右儿子的大小几乎相同的前提下的，如果有居心叵测的出题人构造有序或者几乎有序的序列依次插入二叉搜索树，那树高
视频链接： Luogu P3835 【模板】可持久化平衡树 #include <iostream> using namespace std; const int N=500005; struct node{ int l,r; //左右儿子 int val; //树的权值 int rnd; //堆的随机值 int size; //子树大小 }tr[N*50]; int root[N],idx; void pushup(int p)
A B C D E F G H I J K L 赛时过题 赛后补题 赛后总结： G题明明是很有希望做出来的。。。但是没做出来，本质原因是没有思考清楚平衡树每个节点的意义 我的平衡树的每个节点实际上代表的是原
背景 二叉搜索树可以实现排序，查找等功能，但是如果二叉树过于不平衡，就会导致搜索效率降低，最差会退化到o(n)的时间复杂度，并且增删改也在不断影响二叉树的平衡程度，所以我们需要一个平衡算法，将二叉树调整为最平衡的状态，这样搜索效率最高。 算法内容 LL RR RL LR
https://zhuanlan.zhihu.com/p/324507636 考虑在满足边上下界的限制下满足流量平衡。 那么先流满下界网络，然后随便流差网络，那么对于原图的一个流就是 2 者相加。但是不一定合法，因为不一定满足流量平衡。 我们考虑从需要流满的下界网络入手。 需要明确的是，我们现在只有 1 个目标。
1.1 treap随机生成优先值 令以优先值为小根堆heap 其关键值为二叉搜索树tree 二叉搜索树满足性质： 节点p的左子树内所有的关键值都小于等于p的关键值， 节点p的右子树内所有的关键值都大于p的关键值。 二叉搜索树可以方便地查到节点p的排名，以及查排名为k的节点编号
1. 栈数据结构的执行特点 后进先出， 先进后出 2. 队列 先进先出，后进后出 入队列：数据从后端进入队列模型的过程。 出队列：数据从前段离开队列模型的过程。 3. 常见数据结构之数组 查询速度快：查询数据通过地址值和索引定位，查询任意数据耗时相同（
fhq Treap #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define rg register #define I inline #define gc getchar #define rep(i, a, b) for(int i = a; i <= b; ++i) #define per(i, a, b) for(int i = a; i >= b; --i) I int read(){ rg char ch = gc();
\(\mathtt{Treap}\) 相较于普通的二叉搜索树，平衡树更优的点在于在二叉搜索树的基础上又给每个节点随机赋了一个优先级，并按照优先级维护一个小（或大）根堆，这样能大大减少查询时的复杂度。 \(\mathtt{Treap = Tree + Heap}\) \(\mathtt{Treap}\) 的主要特点就是通过旋转的操作去维护平
23:59 对于一个国家来讲，还有什么比闹FL化一为多更E的呢？还有什么比讲团结化多为一更善的呢？ ——BOLATU 处于健康的盈亏
树结构 平衡顺序二叉树 通过平衡顺序二叉树查数据的时候，也就等同于二分查找的操作 Binary Search 2,3树 二三树 二三树有 node2 和 node3 两种节点，树的规则如图
给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。 本题中，一棵高度平衡二叉树定义为： 一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 。 示例1： 输入：root = [1,2,2,3,3,null,null,4,4] 输出：false 示例2： 输入：root = [] 输出：true 这道题是 【力扣104. 二叉树的最大深
splay 一种平衡树，同时也是二叉排序树，与treap不同，它不需要维护堆的性质，它由Daniel Sleator和Robert Tarjan（没错，tarjan，又是他）创造，伸展树是一种自调整二叉树，它会将一个节点沿着到根的路径旋转上去。 空间效率：On 摊平时间效率：Ologn 存储结构 int ch[N][2],fa[N];//左孩子,右孩子,
平衡树 算法简介 平衡树是一种支持 插入一个整数 x。 删除一个整数x（若有多个相同的数，只删除一个）。 查询整数 x 的排名（排名定义为比当前数小的数的个数 +1）。 查询排名为 x 的数（如果不存在，则认为是排名小于 x 的最大数）。 求 x 的前驱（前驱定义为小于 x，且最大的数）。 求 x
平衡树 不同平衡树 有许多不同的平衡树 如：替罪羊树，AVI，红黑树，Treap，FHQ-Treap (无旋Treap)，Splay，SBT 等 其中比较重点的是上述后四种 目前只学习了 Splay 和 Treap 能够较为熟练的打出来的只有 Splay 有关 Splay 代码 (luoguP3396) ： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; i
本人现已经学过，打过 没背过 的平衡树有 ： 1.有旋treap 2.无旋treap 3.splay 现在想总结一下各平衡树 一，有旋treap 是oier常用且较短较好理解的平衡树， 重点的操作是左旋和右旋 思想大概是通过随机数维护一个BST， 并通过左旋和右旋使其保持平衡 上代码： 点击查看代码 #define combo v
以普通平衡树为例 有旋Treap #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; inline int in(){ int x = 0; bool f = 1; char c = getchar(); while(c > '9' || c < '0'){ if(c == '-') f = 0; c = getchar();
人工智能-纳什平衡 1.什么是纳什平衡 纳什均衡是博弈论中很重要的一个知识，用约翰·纳什的名字命名。在一场博弈中或者说是对抗中，不管对方的会选择哪种策略，己方都会选某个已经确定好的最优策略，那么这个策略就叫做支配性策略。假如两个博弈人双方的策略组合都各自构成各自的支配性策
