Алгоритм Тарьяна поиска LCA за O(1) в оффлайн — различия между версиями
Алесандр (обсуждение | вклад) |
Алесандр (обсуждение | вклад) |
||
Строка 13: | Строка 13: | ||
Будем поддерживать массив <tex>ancestor[1 \dots n]</tex> {{---}} представитель множества в котором содержится вершина <tex>v</tex>. | Будем поддерживать массив <tex>ancestor[1 \dots n]</tex> {{---}} представитель множества в котором содержится вершина <tex>v</tex>. | ||
− | Для каждого класса мы образуем множество | + | 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>) | + | 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>. |
− | После того как мы обработали всех детей вершины <tex>v</tex>, мы можем ответить на все запросы вида <tex>\langle v, u \rangle </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>\langle v, u \rangle </tex>, где <tex>u</tex> {{---}} уже посещённая вершина. |
− | Нетрудно заметить что ответ для <tex>lca<tex>\langle v, u \rangle </tex> = 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</tex>\langle v, u \rangle </tex> = 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. |
Предположим, что нашли предка, который не является наименьшим, тогда это нас моментально приводит к противоречию, потому что запросмы должны были рассмотреть ранее {{---}} на минимальном предке. | Предположим, что нашли предка, который не является наименьшим, тогда это нас моментально приводит к противоречию, потому что запросмы должны были рассмотреть ранее {{---}} на минимальном предке. |
Версия 01:47, 8 июня 2014
Дано дерево и набор запросов: пары вершин
, и для каждой пары нужно найти наименьшего общего предка. Считаем, что все запросы известны заранее, поэтому будем решать задачу оффлайн. Алгоритм позволяет найти ответы для дерева из вершин и запросов за время , то есть при достаточно большом , за на запрос.Алгоритм
Подвесим наше дерево за любую вершину, и запустим обход в глубину из неё. Ответ на каждый запрос мы найдём в течение поиска в глубину. Ответ для вершин и находится, когда мы уже посетили вершину , а так же посетили всех сыновей вершины , 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 предка 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 системы непересекающихся множеств, которую будем хранить в массиве .
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 .После того как мы обработали всех детей вершины
, мы можем ответить на все запросы вида , где — уже посещённая вершина. Нетрудно заметить, что ответ для \langle v, u \rangle </tex> = 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.Предположим, что нашли предка, который не является наименьшим, тогда это нас моментально приводит к противоречию, потому что запросмы должны были рассмотреть ранее — на минимальном предке. Если он не минимальный, значит, есть на какой-то большей глубине, то есть такая вершина, которая была посещена раньше и для которой условия на
и выполнялись, значит, тогда должна была найтись эта вершина в качестве .Реализация
bool visited[n] vector<int> query[n] int dsuGet(v : int): if v == dsu[v] return v else return dsu[v] = dsuGet(dsu[v]) function union(a : int, b : int, newAncestor : int): a = dsuGet(a) b = dsuGet(b) dsu[a] = b ancestor[b] = newAncestor // можно запустить от любой вершины дерева. function dfs(v : int): visited[v] = true foreach u : (v, u) in G if not visited[u] dfs(u) union(v, u, v) for i = 0 to query[v].size - 1 if visited[query[v][i]] запомнить, что ответ для запроса (v,u) = ancestor[dsuGet[q[v][i]]]
Оценка сложности
Она состоит из нескольких оценок.
Во-первых, обход в глубину работает
.Во-вторых, операции по объединению множеств, которые в сумме для всех разумных
затрачивают операций.Каждый запрос
будет рассмотрен дважды — при посещение вершины и , но обработан лишь один раз, поэтому можно считать, что все запросы обработаются суммарно за .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.