Алгоритм Тарьяна поиска LCA за O(1) в оффлайн — различия между версиями
Shersh (обсуждение | вклад) |
Shersh (обсуждение | вклад) (→Алгоритм) |
||
Строка 8: | Строка 8: | ||
Тогда заметим, что ответ {{---}} это либо вершина <tex>u</tex>, либо какой-то её предок. Значит, нам нужно найти предка 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>u</tex>, либо какой-то её предок. Значит, нам нужно найти предка 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. | ||
− | На рисунке | + | На рисунке непосещённые вершины раскрашены в белый цвет, а посещённые разбиты на классы, каждому из которых соответствует свой цвет. |
[[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]] |
Версия 20:30, 9 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 также 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 непосещённые вершины раскрашены в белый цвет, а посещённые разбиты на классы, каждому из которых соответствует свой цвет.
Классы этих вершин не пересекаются, а значит, мы можем их эффективно обрабатывать с помощью системы непересекающихся множеств, которую будем хранить в массиве .
Будем поддерживать также массив
, где — наименьший общий предок всех вершин, которые лежат в том же классе, что и . Обновление массива для каждого элемента будет неэффективно. Поэтому зафиксируем в каждом классе какого-то представителя. Функция вернёт представителя класса, в котором находится вершина . Тогда наименьшим общим предком всех вершин из класса будет вершина .Обновление массива
будем производить следующим образом:- когда мы приходим в новую вершину , мы должны добавить её в новый класс —
- когда просмотрим всё поддерево какого-то ребёнка у вершины , мы должны объединить поддерево ребёнка с классом вершины ( — объединить классы вершин и , а наименьшим общим предком представителя нового класса сделать вершину ). Система непересекающихся множеств сама определит представителя в зависимости от используемой нами эвристики. Нам надо лишь правильно установить значение массива у нового представителя.
После того как мы обработали всех детей вершины
, мы можем ответить на все запросы вида , где — уже посещённая вершина. Нетрудно заметить, что . Для каждого запроса это условие (что одна вершина уже посещена, а другую мы обрабатываем) выполнится только один раз.Реализация
bool visited[n] function union(x : int, y : int, newAncestor : int): leader = dsuUnion(x, y) // объединяем классы вершини и получаем нового представителя класса ancestor[leader] = newAncestor // устанавливаем нового предка представителю множества // можно запустить от любой вершины дерева в самый первый раз function dfs(v : int): visited[v] = true ancestor[v] = v foreach u : (v, u) in G if not visited[u] dfs(u) union(v, u, v) foreach u : — есть такой запрос if visited[u] запомнить, что ответ для запроса = ancestor[find[u]]
Корректность
Случай, когда
является наименьшим общим предком вершин и , обработается правильно, потому что по алгоритму в этот момент .Пусть теперь наименьшим общим предком вершин
и будет вершина, отличная от этих двух. Во время обработки запроса алгоритм точно вернёт общего предка этих двух вершин, так как он будет предком одной из вершин по массиву , а предком другой из-за обхода в глубину.Покажем, что найдём наименьшего предка. Пусть это не так. Тогда существует какая-то вершина
, которая тоже является предком вершин и , и из которой мы вышли раньше во время обхода в глубину. Но тогда ситуация, что одна из вершин посещена, а у другой рассмотрены все дети, должна была выполниться раньше, и в качестве ответа должна была вернуться вершина .Заметим, что для корректности алгоритма достаточно было бы одного массива
, а представителем класса всегда выбирать наименьшего общего предка вершин класса. Это несложно сделать, так как мы всегда объединяем ребёнка со своим родителем. Но в таком случае алгорим получился бы менее эффективным, потому что одна только эвристика сжатия путей работает недостаточно быстро.Оценка сложности
Она состоит из нескольких оценок.
- Обход в глубину выполняется за .
- Операции по объединению множеств, которые в сумме для всех разумных работают времени. Каждый запрос будет рассмотрен дважды — при посещении вершины и , но обработан лишь один раз, поэтому можно считать, что все запросы обработаются суммарно за .
- Для каждого запроса проверка условия и определение результата, опять же, для всех разумных выполняется за .
Следовательно, итоговая асимптотика составляет
, но при достаточно больших ответ за на один запрос.