fhq_treap 和 Splay 之外的平衡樹的代碼是不可能寫的。僅供學術研究，所以只有口胡，沒有代碼。
- 旋轉treap
學過 fhq_treap 的都知道 treap 是啥吧（
但是 treap 也可以用旋轉來維護。
插入操作：
這是顯然的，找到位置插入以後，把結點一路轉上去，直到父親結點的 key 值小於當前結點的 key 值就行了。
容易發現這樣旋轉沒有破壞堆的性質。
刪除操作：
如果只有一個兒子那就把兒子轉上來，然後到子樹進行操作。兩個兒子轉較小的那個。
配幾張圖。圖中結點處標的都是 key 值。
好的我們要刪除 2 這個結點。4<5，把 4 旋轉上去。
這樣 2 就往下了一些。同理，5<8，把 5 轉上去。
只有一個兒子了。只能轉 8。
沒有兒子結點了。那就可以直接刪掉了。
剩下的操作和普通的平衡樹就沒什麼差別了，略。
- WBLT
2018年的國集論文裏有這個東西。還是非常 interesting 的。
WBLT 全名 Weight Balanced Leafy Tree。Weight Balanced Tree 是大家熟知的，但是這個 Leafy 就比較有趣了。
確切地說，Leafy 是對 BST 進行了一些爆改。
首先這棵樹的非葉子結點都有兩個兒子。原本的信息都存到葉子結點上，而非葉子結點存儲的信息是它的兩個兒子的合併。
具體到 WBLT 上，就是非葉子結點的權值和它的右兒子相同。（當然存 size 的時候還是要存子樹中有效結點的多少，即葉子結點的個數
但是 BST 的性質還是保留，也就是左子樹的葉子結點的值都小於右子樹的葉子結點的值。
畫個圖：
其中 1 2 3 4 就是存儲的信息。
接下來我們看這棵樹怎麼旋轉。
還是以上面的樹爲例，我們做一個左旋，把 4 轉上去的操作是這樣的：
記此時進行旋轉的根結點爲 x（這裏是 4''），左兒子記作 l(x)， 右兒子記作 r(x)。
首先我們新建一個結點合併 l(x) 和 l(r(x))。
將 l(x) 設爲新建的結點。
將 r(x) 設爲 r(r(x))。
這樣就完成了左旋。原來的 r(x) 是不可能被遍歷到的，和已經刪除無異。（WBLT 中不儲存父親結點）
右旋同理。
然後我們就能用旋轉來維護樹的平衡了。如果左右子樹存儲的有效結點個數的比例失調，那麼我們就可以通過旋轉保持樹的平衡。
注：事實上雙旋的複雜度纔是正確的，但是單旋好像也不容易卡的樣子，不過我又不寫這個數據結構（
介紹插入刪除之前提一嘴，WBLT 的 find 操作和普通的平衡樹有一點不一樣，那就是要和當前結點的左兒子進行比較，這樣才能找到正確的結點。
插入刪除：
插入就是遞歸到葉子結點插進去就行了，然後建立兄弟結點，最後要像線段樹一樣 pushup 讓結點滿足 Leafy Tree 的性質。
以上面旋轉之後的樹爲例，我們要插入結點 6。最終結果如下圖：
事實上我們就是插入了 5，把 4 挪到 5 的兄弟的位置，然後 pushup 的時候把上面的值都改成了 5。
刪除也差不多。注意維護好 Leafy Tree 的性質就行。
剩下的操作略，注意結點存的 size 是子樹中葉子結點的多少。