配对堆

简介

配对堆是一个支持插入，查询/删除最小值，合并，修改元素等操作的数据结构，也就是俗称的可并堆。
配对堆在 OI 界十分的冷门，但其实跑得比较快，也很好写，但不能可持久化，因为配对堆复杂度是势能分析出来的均摊复杂度。

定义

这里给出一个较为简单的定义，严谨的定义可以查阅参考文献[4]。
配对堆是一棵带权多叉树（如下图），其权值满足堆性质（即每个节点的权值都小于他的所有儿子）。

通常我们使用左儿子右兄弟表示法储存一个配对堆（如下图），从下文可以看出这种方式可以方便配对堆的实现。

各项操作的实现

存储结构定义

就是普通的带权多叉树的表示方式。

struct Node {
  T v;            // T为权值类型
  Node *ch, *xd;  // ch为该节点儿子的指针，xd为该节点兄弟的指针。
                  // 若该节点没有儿子/兄弟则指针指向空节点 nullptr。
};

查询最小值

从配对堆的定义可看出，配对堆的根节点的权值一定最小，所以我们直接返回根节点就行了。

合并

配对堆的合并操作极为简单，直接把根节点权值较大的那个配对堆设成另一个的儿子就好了。（如下图）

复杂度的话，操作本身显然是的，考虑到对势能的影响后还是均摊

Node* merge(Node* a, Node* b) {
  // 若有一个为空则直接返回另一个
  if (a == nullptr) return b;
  if (b == nullptr) return a;
  if (a->v > b->v) swap(a, b);  // swap后a为权值小的堆，b为权值大的堆
  // 将b设为a的儿子
  b->xd = a->ch;
  a->ch = b;
  return a;
}

插入

合并都有了，插入就直接把新元素视为一个新的配对堆和原堆合并就行啦。

删除最小值

到这里我们会发现，前面的几个操作都十分偷懒，几乎完全没有对数据结构进行维护，所以删除最小值是配对堆最重要的（也是最复杂）的一个操作。
考虑我们拿掉根节点之后会发生什么，根节点原来的所有儿子构成了一片森林，所以我们要把他们合并起来。
一个很自然的想法是使用 merge 函数把儿子们一个一个并在一起，这样做的话正确性是显然的，但是会导致复杂度退化到。为了保证删除操作的均摊复杂度为，我们需要：把儿子们 从左往右 两两配成一对，用 merge 操作把被配成同一对的两个儿子合并到一起（见下图 1)，再将新产生的堆 从右往左 暴力合并在一起（见下图 2）。

先实现一个辅助函数 merges，作用是合并一个节点的所有兄弟。

Node* merges(Node* x) {
  if (x == nullptr || x->xd == nullptr)
    return x;  // 如果该树为空或他没有兄弟（即他的父亲的儿子数小于2），就直接return。
  Node *a = x->xd, *b = a->xd;  // a：x的一个兄弟，b：x的另一个兄弟
  x->xd = a->xd = nullptr;      // 拆散
  return merge(merge(x, a), merges(b));  // 核心部分
}

最后一句话是该函数的核心，这句话分三部分：

merge(x,a)“配对”了 x 和 a。
merges(b) 递归合并 b 和他的兄弟们。
将上面 2 个操作产生的 2 个新树合并。

需要注意到的是，上文提到了配对方向和合并方向是有要求的（从左往右配对，从右往左合并），该递归函数的实现已保证了这个顺序，如果读者需要自行实现迭代版本的话请务必注意保证该顺序，否则复杂度将失去保证。

有了 merges 函数，delete-min 操作就显然了。（因为这个封装实在没啥用，实际在实现时中一般不显式写出这个函数）

Node* delete_min(Node* x) { return merges(x->ch); }

减小一个元素的值

要实现这个操作，需要给节点添加一个 father 指针，其指向前一个节点而非树形结构的父节点。

首先节点的定义修改为：

struct Node {
  T v;
  Node *ch, *xd;
  Node *fa;  // 新增：fa指针，指向该节点的父亲，若该节点为根节点则指向空节点
             // nullptr
};

merge 操作修改为：

Node* merge(Node* a, Node* b) {
  if (a == nullptr) return b;
  if (b == nullptr) return a;
  if (a->v > b->v) swap(a, b);
  a->fa = nullptr;
  b->fa = nullptr;  // 新增：维护fa指针
  b->xd = a->ch;
  if (a->ch != nullptr)  // 判断a的子节点是否为空 否则会空指针异常
    a->ch->fa = b;
  a->ch->fa = b;  // 新增：维护fa指针
  a->ch = b;
  return a;
}

merges 操作修改为：

Node* merges(Node* x) {
  x->fa = nullptr;  // 新增：维护fa指针
  if (x == nullptr || x->xd == nullptr) return x;
  Node* a = x->xd;
  Node* b = nullptr;
  if (a != nullptr) {
    b = a->xd;
    x->xd = a->xd = nullptr;
  } else {
    x->xd = nullptr;
  }
  a->fa = nullptr;  // 新增：维护fa指针
  return merge(merge(x, a), merges(b));
}

现在我们来考虑如何实现 decrease-key 操作。
首先我们发现，当我们对节点 x 进行 decrease-key 操作后，以为根的子树仍然满足配对堆性质，但的父亲和之间可能不再满足堆性质。
因此我们可以把整棵以为根的子树剖出来，这样现在两棵树都符合配对堆性质了，再把他们 merge 起来就做完了。
这个操作本身复杂度显然为，但会破坏原有的势能分析过程，因此均摊复杂度难以证明（目前学术界还无法给出复杂度的精确值），通常可以简单的认为复杂度为（注意这里为小 o）。

// root为堆的根，x为要操作的节点，v为新的权值，调用时需保证x->v>=v
// 返回值为新的根节点
Node* decrease - key(Node* root, Node* x, LL v) {
  x->v = v;                        // 修改权值
  if (x->fa == nullptr) return x;  // 如果x为根，就不用接下去的步骤了。
  // 把x从fa的子节点中剖出去，这里要分x的位置讨论一下。
  if (x->fa->ch == x)
    x->fa->ch = x->xd;
  else
    x->fa->xd = x->xd;
  x->xd->fa = x->fa;
  x->xd = nullptr;
  x->fa = nullptr;
  return merge(root, x);  // 合并root和x。
}

复杂度分析

见配对堆的论文。

参考文献

HOOCCOOH 的题解
集训队论文《黄源河 -- 左偏树的特点及其应用》
《配对堆中文版》
维基百科 pairing heap 词条
https://blog.csdn.net/luofeixiongsix/article/details/50640668
https://brilliant.org/wiki/pairing-heap/（注：本条目所有图片均来自这里）

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