左偏树是一种满足堆性质和左偏性质的二叉树结构,其核心操作合并的时间复杂度为O(log n),插入、删除等操作均基于合并实现,适用于频繁合并堆的场景。
左偏树(Leftist Tree),又称左偏堆,是一种可合并堆(Mergeable Heap),支持高效地合并两个堆,相比二叉堆在合并操作上更优。它常用于需要频繁合并堆的场景,比如优先队列的合并、Dijkstra算法的优化版本等。
左偏树是一种二叉树结构的堆,满足以下两个性质:
这个左偏性质保证了树向左“偏”,从而使得合并操作的时间复杂度为 O(log n)。
合并是左偏树的核心操作,其他操作如插入、删除都可以基于合并实现。
合并两个左偏树的基本思路如下:
注意:空节点的 s-value 定义为 0,非空叶节点的 s-value 为 1。
下面是一个简洁的小根左偏树实现:
#includeusing namespace std; struct LeftistNode { int val; int dist; // s-value: shortest path to a null node LeftistNode* left; LeftistNode* right; explicit LeftistNode(int v) : val(v), dist(0), left(nullptr), right(nullptr) {} }; // 合并两个左偏树,返回新的根节点 LeftistNode* merge(LeftistNode* a, LeftistNode* b) { if (!a) return b; if (!b) return a; // 维护小根堆:a 的值必须 <= b 的值 if (a->val > b->val) swap(a, b); // 递归合并 a 的右子树和 b a->right = merge(a->right, b); // 维护左偏性质 if (!a->left || (a->right && a->left->dist < a->right->dist)) { swap(a->left, a->right); } // 更新距离 a->dist = (a->right ? a->right->dist : 0) + 1; return a; } // 插入一个值 LeftistNode* insert(LeftistNode* root, int val) { return merge(root, new LeftistNode(val)); } // 删除最小值(根节点) LeftistNode* pop(LeftistNode* root) { if (!root) return nullptr; LeftistNode* left = root->left; LeftistNode* right = root->right; delete root; return merge(left, right); } // 获取最小值 int top(LeftistNode* root) { return root ? root->val : -1; // 假设所有值为正 } // 中序遍历用于调试(非必要) void inorder(LeftistNode* root) { if (root) { inorder(root->left); cout << root->val << "(dist=" << root->dist << ") "; inorder(root->right); } }
测试代码:
```cpp int main() { LeftistNode* heap = nullptr; heap = insert(heap, 3); heap = insert(heap, 1); heap = insert(heap, 5); heap = insert(heap, 2);cout << "Top: " << top(heap) << endl; // 输出 1 heap = pop(heap); cout << "New top: " << top(heap) << endl; // 输出 2 // 合并另一个堆 LeftistNode* heap2 = nullptr; heap2 = insert(heap2, 4); heap2 = insert(heap2, 0); heap = merge(heap, heap2); cout << "Merged top: " << top(heap) << endl; // 输出 0 return 0;
}
输出结果大致为:
Top: 1 New top: 2 Merged top: 0时间复杂度分析
所有主要操作的时间复杂度均为 O(log n):
左偏树的优势在于合并效率高,适合动态合并多个优先队列的场景。
基本上就这些。实现时注意指针安全和递归边界即可。
# c++
# node
# ai
# ios
# stream
# 递归
# int
# 数据结构
# 堆
# 算法
# 子树
# 是一种
# 较小
# 的是
# 是一个
# 最小值
# 二叉树
# 多个
# 遍历
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