Алгоритм Тарьяна поиска LCA за О(1) в оффлайне — различия между версиями
Алесандр (обсуждение | вклад) |
Алесандр (обсуждение | вклад) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
Алгоритм Тарьяна позволяет находить наименьшего общего предка двух вершин в дереве, если все запросы известны заранее(offline). | Алгоритм Тарьяна позволяет находить наименьшего общего предка двух вершин в дереве, если все запросы известны заранее(offline). | ||
− | Каждый запрос к дереву - это 2 вершины v,u для которых нужно найти такую вершину k, что k-предок вершин v и u, и k имеет максимальную глубину из всех таких вершин. | + | Каждый запрос к дереву - это 2 вершины <tex>v</tex>,<tex>u</tex> для которых нужно найти такую вершину <tex>k</tex>, что <tex>k</tex>-предок вершин <tex>v</tex> и <tex>u</tex>, и <tex>k</tex> имеет максимальную глубину из всех таких вершин. |
Алгоритм позволяет найти ответы для дерева из n вершин и m запросов за время <tex>\mathrm{O(n + m)}</tex>, т.е при достаточно большом m, за <tex>\mathrm{O(1)}</tex> на запрос. | Алгоритм позволяет найти ответы для дерева из n вершин и m запросов за время <tex>\mathrm{O(n + m)}</tex>, т.е при достаточно большом m, за <tex>\mathrm{O(1)}</tex> на запрос. | ||
== Алгоритм == | == Алгоритм == |
Версия 21:18, 4 июня 2014
Алгоритм Тарьяна позволяет находить наименьшего общего предка двух вершин в дереве, если все запросы известны заранее(offline). Каждый запрос к дереву - это 2 вершины
, для которых нужно найти такую вершину , что -предок вершин и , и имеет максимальную глубину из всех таких вершин. Алгоритм позволяет найти ответы для дерева из n вершин и m запросов за время , т.е при достаточно большом m, за на запрос.Алгоритм
Запустим обход в глубину из корня в течении которого мы найдём все ответы на наши запросы.Ответ для вершин v,u находится, когда мы уже посетели вершины u, а в v обработали всех сыновей и собираемся выйти из неё. Зафиксируем момент, мы собираемся выйти из вершины v(обработали всех сыновей) и хотим узнать ответ для пары v,u. Тогда заметим что ответ - это либо вершина v, либо какой-то её предок.Значит нам нужно найти предок вершины v, который является предком вершины u с наибольшей глубиной. Заметим, что при фиксированном v каждый из предков вершины v порождает некоторый класс вершин u, для которых он является ответом(в этом классе содержатся все вершины которые находятся "слева" от этого предка). На рисунке разные цвета-разные классы,а белые вершины ещё не просмотренные в dfs. Классы этих вершин - не пересекаются,а значит мы их можем эффективно обрабаывать с помощью dsu. Будем поддерживать массив ancestor[v] - представитель множества в котором содержится вершина v. Для каждого класса мы образуем множество, и представителя этого множества. Когда мы приходим в новую вершину v мы должны добавить её в новый класс(ancestor[v] = v),а когда просмотрим всё поддерево какого-то ребёнка, мы должны объеденить это поддерево с нашим классом(операция union), и не забыть установить представителя как вершину v(взависимости от реализации это может быть какая-то другая вершина). После того как мы обработали всех детей вершины v,мы можем ответить на все запросы вида (v,u) где u-уже посещённая вершина. Нетрудно заметить что ответ для lca(v,u) = ancestor(find(u)).Так же можно понять что для каждого запроса это условие(что одна вершина уже посещена, а другую мы обрабатываем) выполнится только один раз.
Реализация
vector<bool> visited; vector<int> query[n]; int dsu_get (int v) { return v == dsu[v] ? v : dsu[v] = dsu_get (dsu[v]); } void unite (int a, int b,int new_ancestor) { a = dsu_get (a); b = dsu_get (b); dsu[a] = b; ancestor[b] = new_ancestor; } void dfs(int v) { visited[v] = true; for (u таких, что (v, u) — ребро в G) if (!visited[u]) dfs(u); union(v,u,v); for (i = 0; i < query[v].size(); i++) if (visited[query[v][i]]) cout << "LCA " << v << " " << u << " = " << ancestor[dsu_get(q[v][i])]; } int main() { dfs(0); return 0; }
Оценка сложности
Она состоит из нескольких оценок. Во-первых dfs работает О(n). Во-вторых, операции по объединению множеств, которые в сумме для всех разумных n затрачивают
операций. В-третьих, для каждого запроса проверка условия и определение результата, опять же, для всех разумных n выполняется за . Итоговая асимптотика получается , но при достаточно больших m ответ за на один запрос.