Алгоритм Тарьяна поиска LCA за О(1) в оффлайне — различия между версиями
Алесандр (обсуждение | вклад) |
|||
Строка 4: | Строка 4: | ||
== Алгоритм == | == Алгоритм == | ||
Подвесим наше дерево за любую вершину, и запустим обход в глубину из её. | Подвесим наше дерево за любую вершину, и запустим обход в глубину из её. | ||
− | Ответ на каждый запрос мы найдём в течении этого <tex>dfs'a</tex>. Ответ для вершин <tex>v</tex>,<tex>u</tex> находится, когда мы уже посетили вершины <tex>u</tex>, а в <tex>v</tex> обработали всех сыновей и собираемся выйти из неё. | + | Ответ на каждый запрос мы найдём в течении этого <tex>dfs'a</tex>. Ответ для вершин <tex>v</tex>, <tex>u</tex> находится, когда мы уже посетили вершины <tex>u</tex>, а в <tex>v</tex> обработали всех сыновей и собираемся выйти из неё. |
− | Зафиксируем момент, мы собираемся выйти из вершины <tex>v</tex> (обработали всех сыновей) и хотим узнать ответ для пары <tex>v</tex>,<tex>u</tex>. | + | Зафиксируем момент, мы собираемся выйти из вершины <tex>v</tex> (обработали всех сыновей) и хотим узнать ответ для пары <tex>v</tex>, <tex>u</tex>. |
Тогда заметим что ответ - это либо вершина <tex>v</tex>, либо какой-то её предок. Значит нам нужно найти предок вершины <tex>v</tex>, который является предком вершины <tex>u</tex> с наибольшей глубиной. Заметим, что при фиксированном <tex>v</tex> каждый из предков вершины <tex>v</tex> порождает некоторый класс вершин <tex>u</tex>, для которых он является ответом (в этом классе содержатся все вершины которые находятся "слева" от этого предка). | Тогда заметим что ответ - это либо вершина <tex>v</tex>, либо какой-то её предок. Значит нам нужно найти предок вершины <tex>v</tex>, который является предком вершины <tex>u</tex> с наибольшей глубиной. Заметим, что при фиксированном <tex>v</tex> каждый из предков вершины <tex>v</tex> порождает некоторый класс вершин <tex>u</tex>, для которых он является ответом (в этом классе содержатся все вершины которые находятся "слева" от этого предка). | ||
Строка 14: | Строка 14: | ||
Будем поддерживать массив <tex>ancestor[v]</tex> - представитель множества в котором содержится вершина <tex>v</tex>. | Будем поддерживать массив <tex>ancestor[v]</tex> - представитель множества в котором содержится вершина <tex>v</tex>. | ||
Для каждого класса мы образуем множество, и представителя этого множества. | Для каждого класса мы образуем множество, и представителя этого множества. | ||
− | Когда мы приходим в новую вершину <tex>v</tex> мы должны добавить её в новый класс (<tex>ancestor[v] = v</tex>),а когда просмотрим всё поддерево какого-то ребёнка, мы должны объединить это поддерево с нашим классом (операция <tex>union</tex>), и не забыть установить представителя как вершину <tex>v</tex> (в зависимости от реализации это может быть какая-то другая вершина). | + | Когда мы приходим в новую вершину <tex>v</tex> мы должны добавить её в новый класс (<tex>ancestor[v] = v</tex>), а когда просмотрим всё поддерево какого-то ребёнка, мы должны объединить это поддерево с нашим классом (операция <tex>union</tex>), и не забыть установить представителя как вершину <tex>v</tex> (в зависимости от реализации это может быть какая-то другая вершина). |
Зафиксируем вершины <tex>v</tex>, и выделим путь от корня до этой вершины. Теперь все рёбра "левее" этого пути уже добавлены в <tex>dsu</tex>, все рёбра правее — ещё не обработаны, а все рёбра на пути — обработаны, но в <tex>dsu</tex> ещё не добавлены, так как в <tex>dsu</tex> мы добавляем при выходе. | Зафиксируем вершины <tex>v</tex>, и выделим путь от корня до этой вершины. Теперь все рёбра "левее" этого пути уже добавлены в <tex>dsu</tex>, все рёбра правее — ещё не обработаны, а все рёбра на пути — обработаны, но в <tex>dsu</tex> ещё не добавлены, так как в <tex>dsu</tex> мы добавляем при выходе. | ||
Строка 20: | Строка 20: | ||
К самой первой вершине этого пути, до которой мы доберёмся, если будем просто подниматься. Очевидно, это и есть <tex>lca</tex>. | К самой первой вершине этого пути, до которой мы доберёмся, если будем просто подниматься. Очевидно, это и есть <tex>lca</tex>. | ||
− | После того как мы обработали всех детей вершины <tex>v</tex>,мы можем ответить на все запросы вида (<tex>v</tex>,<tex>u</tex>) где <tex>u</tex>-уже посещённая вершина. | + | После того как мы обработали всех детей вершины <tex>v</tex>, мы можем ответить на все запросы вида (<tex>v</tex>,<tex>u</tex>) где <tex>u</tex>-уже посещённая вершина. |
− | Нетрудно заметить что ответ для <tex>lca(v,u) = ancestor(find(u))</tex>.Так же можно понять что для каждого запроса это условие(что одна вершина уже посещена, а другую мы обрабатываем) выполнится только один раз. | + | Нетрудно заметить что ответ для <tex>lca(v, u) = ancestor(find(u))</tex>.Так же можно понять что для каждого запроса это условие(что одна вершина уже посещена, а другую мы обрабатываем) выполнится только один раз. |
− | [[file:mytree.png|500px|разные цвета-разные классы,а белые вершины ещё не просмотренные в dfs]] | + | [[file:mytree.png|500px|разные цвета-разные классы, а белые вершины ещё не просмотренные в dfs]] |
=== Реализация === | === Реализация === | ||
Строка 35: | Строка 35: | ||
} | } | ||
− | unite (int a, int b,int new_ancestor) { | + | unite (int a, int b, int new_ancestor) { |
a = dsu_get (a); | a = dsu_get (a); | ||
b = dsu_get (b); | b = dsu_get (b); | ||
Строка 47: | Строка 47: | ||
if (not visited[u]) | if (not visited[u]) | ||
dfs(u); | dfs(u); | ||
− | union(v,u,v); | + | union(v, u, v); |
for (i = 0; i < query[v].size; i++) | for (i = 0; i < query[v].size; i++) | ||
if (visited[query[v][i]]) | if (visited[query[v][i]]) |
Версия 16:17, 6 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
Подвесим наше дерево за любую вершину, и запустим обход в глубину из её. Ответ на каждый запрос мы найдём в течении этого
. Ответ для вершин , находится, когда мы уже посетили вершины , а в обработали всех сыновей и собираемся выйти из неё.Зафиксируем момент, мы собираемся выйти из вершины
(обработали всех сыновей) и хотим узнать ответ для пары , . Тогда заметим что ответ - это либо вершина , либо какой-то её предок. Значит нам нужно найти предок вершины , который является предком вершины с наибольшей глубиной. Заметим, что при фиксированном каждый из предков вершины порождает некоторый класс вершин , 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
.Классы этих вершин - не пересекаются, а значит мы их можем эффективно обрабатывать с помощью
. Будем поддерживать массив - представитель множества в котором содержится вершина . Для каждого класса мы образуем множество, и представителя этого множества. Когда мы приходим в новую вершину мы должны добавить её в новый класс ( ), а когда просмотрим всё поддерево какого-то ребёнка, мы должны объединить это поддерево с нашим классом (операция ), и не забыть установить представителя как вершину (в зависимости от реализации это может быть какая-то другая вершина).Зафиксируем вершины
, и выделим путь от корня до этой вершины. Теперь все рёбра "левее" этого пути уже добавлены в , все рёбра правее — ещё не обработаны, а все рёбра на пути — обработаны, но в ещё не добавлены, так как в мы добавляем при выходе. Тогда можно заметить, что любая вершина из обработанных в цепляются к какой-то вершине текущего пути, в . К самой первой вершине этого пути, до которой мы доберёмся, если будем просто подниматься. Очевидно, это и есть .После того как мы обработали всех детей вершины
, мы можем ответить на все запросы вида ( , ) где -уже посещённая вершина. Нетрудно заметить что ответ для .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]); } unite (int a, int b, int new_ancestor) { a = dsu_get (a); b = dsu_get (b); dsu[a] = b; ancestor[b] = new_ancestor; } dfs(int v) { visited[v] = true; for (u таких, что (v, u) — ребро в G) if (not 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(1); // можно запускать от любой вершины }
Оценка сложности
Она состоит из нескольких оценок. Во-первых
работает О (n). Во-вторых, операции по объединению множеств, которые в сумме для всех разумных затрачивают операций. В-третьих, для каждого запроса проверка условия и определение результата, опять же, для всех разумных выполняется за . Итоговая асимптотика получается , но при достаточно больших ответ за на один запрос.