Алгоритм Хьюи — различия между версиями
Shersh (обсуждение | вклад) м (переименовал Алгоритм Хью в Алгоритм Хьюи: так вроде правильней) |
Nikitaevg (обсуждение | вклад) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Задача | {{Задача | ||
− | |definition=Дано | + | |definition=Дано [[Основные определения теории графов#oriented_grath|ориентированный]] [[Дерево, эквивалентные определения#tree|дерево]], вершины которого раскрашены в цвета. Найти <tex>dc:V\rightarrow \{1\ldots k\}</tex>, где <tex>dc(u) -</tex> число различных цветов в поддереве с корнем в вершине <tex>u</tex>. Время работы: <tex>O(V)</tex>}} |
__TOC__ | __TOC__ | ||
==Алгоритм решения== | ==Алгоритм решения== | ||
− | Для начала | + | Будем в каждой вершине дерева хранить по числу, так, чтобы для каждого поддерева ответом была сумма всех значений в вершинах в данном поддереве. Для начала каждой вершине в качестве значения присвоим <tex>1</tex>. Теперь, если бы все вершины имели различные цвета, надо было бы пройти снизу вверх по дереву и просуммировать для каждой вершины числа, записанные в её детях. Но некоторые вершины будут иметь одинаковые цвета, и это надо как-то учитывать. Для этого запустим [[Обход в глубину, цвета вершин|обход в глубину]]. Также будем хранить для каждого цвета последнюю посещенную вершину данного цвета в массиве <tex>last[k]</tex>. Теперь, заходя в <tex>i</tex>-ую вершину с цветом <tex>col</tex>, смотрим: если вершина с таким цветом еще не встречалась, то просто присваиваем <tex>last[col]=i</tex>, иначе, если вершина с данным цветом уже встречалась, то находим [[Сведение задачи LCA к задаче RMQ|наименьшего общего предка]] данной вершины и последней вершины с таким цветом и вычитаем из их предка <tex>1</tex>, присваиваем <tex>last[col]=i</tex>. Теперь при выходе из вершины можно просуммировать числа в ее детях и получить ответ для данной вершины, так как для нее все дети уже подсчитаны. Таким образом, алгоритм запускает один обход в глубину, на каждой итерации которого ищет наименьшего общего предка. Если искать наименьшего общего предка за <tex>O(1)</tex>, к примеру [[Алгоритм Фарака-Колтона и Бендера|алгоритмом Фарака-Колтона и Бендера]], то сложность работы алгоритма будет <tex>O(V)</tex>. |
− | Пример | + | ==Пример== |
− | + | {| class = "wikitable" | |
− | [[Файл:algo_0.png| | + | ! № шага !! Изображение !! Описание |
− | + | |-align="center" | |
− | + | | 0 | |
− | [[Файл:algo_1.png| | + | | [[Файл:algo_0.png|300px]] |
− | + | | Расставим у каждой вершины <tex>1</tex>. | |
− | + | |-align="center" | |
− | [[Файл:algo_2.png| | + | | 1 |
− | + | | [[Файл:algo_1.png|300px]] | |
− | + | | Выходим из <tex>8</tex>-ой вершины. Так как желтых вершин еще не было, запоминаем её как последнюю желтую. | |
− | [[Файл: | + | |-align="center" |
− | + | | 2 | |
− | + | | [[Файл:algo_2.png|300px]] | |
− | [[Файл: | + | | <tex>4</tex>-ая вершина. Последняя желтая <tex>-\ 8</tex>-ая. Их LCA <tex>\ -4</tex>-ая вершина. Вычитаем из значения <tex>4</tex>-ой вершины <tex>1</tex> и запоминаем текущую как последнюю желтую. |
− | + | |-align="center" | |
− | + | | 8 | |
− | [[Файл: | + | | [[Файл:8.png|300px]] |
+ | | Пропустим несколько тривиальных шагов. Выходим из <tex>11</tex>-ой вершины. Последней посещенной зеленой была <tex>5</tex>-ая (не <tex>3</tex>-я). Вычитаем из их LCA (<tex>1</tex>-ой вершины) <tex>1</tex> и запоминаем <tex>11</tex>-ую как последнюю зеленую. | ||
+ | |-align="center" | ||
+ | | 9 | ||
+ | | [[Файл:9.png|300px]] | ||
+ | | Выходим из <tex>7</tex>-ой вершины. Последней синей была <tex>2</tex>-ая. Вычтем из их LCA <tex>1</tex> и запомним <tex>7</tex>-ую как последнюю синюю. | ||
+ | |-align="center" | ||
+ | | суммирование | ||
+ | | [[Файл:algo_12.png|300px]] | ||
+ | |Пропустим еще два шага. В результате суммирования получаем в каждой вершине ответ на задачу для поддерева. | ||
+ | |- | ||
+ | |} | ||
==Псевдокод== | ==Псевдокод== | ||
− | '''func''' dfs (Node v)''':''' | + | '''int''' col[MAX_COL], used[MAX_N], sum[MAX_N] |
− | used[v] | + | |
+ | '''func''' dfs('''Node''' v)''':''' | ||
+ | used[v] = <b>true</b> | ||
'''for''' <tex>u \in v.children</tex> | '''for''' <tex>u \in v.children</tex> | ||
'''if''' !used[u] | '''if''' !used[u] | ||
dfs(u) | dfs(u) | ||
− | sum[v] | + | sum[v] += sum[u] |
'''if''' last[col[v]] != -1 | '''if''' last[col[v]] != -1 | ||
− | sum[lca(v, last[col[v]])] - | + | sum[lca(v, last[col[v]])]-- |
− | last[col[v]] | + | last[col[v]] = v |
− | '''func''' hugh (int n, int k, Node root)''':''' | + | '''func''' hugh('''int''' n, '''int''' k, '''Node''' root)''':''' |
'''for''' <tex>v \in V</tex> | '''for''' <tex>v \in V</tex> | ||
− | used[v] | + | used[v] = <b>false</b> |
− | sum[v] | + | sum[v] = 1 |
− | '''for''' | + | '''for''' i = 1 to k |
− | last[ | + | last[i] = -1 |
− | dfs (root) | + | dfs(root) |
==Обоснование корректности== | ==Обоснование корректности== | ||
Строка 57: | Строка 70: | ||
}} | }} | ||
− | Для того, чтобы учитывать вершины с одинаковым цветом, для каждой вершины требуется найти наименьшего общего предка этой вершины и вершин, предшествующих данной по времени выхода с таким же цветом и вычесть из значения этого предка 1. Так, при конечном подсчете значение наименьшего общего предка данной вершины и любой вершины, предшествующей данной с тем же цветом, уменьшится на 1, так как наименьший предок этой точки и любой предшествующей того же цвета находится на пути из наименьшего общего предка этой группы точек. А как раз это и требуется - для каждой пары точек одного цвета учесть данный факт в их наименьшем общем предке. И по лемме, чтобы взять наименьшего общего предка текущей вершины и всех предшествующих вершин с данным цветом, надо взять наименьшего общего предка данной вершины и предыдущей вершины с данным цветом, он будет наименьшим для всех. | + | Для того, чтобы учитывать вершины с одинаковым цветом, для каждой вершины требуется найти наименьшего общего предка этой вершины и вершин, предшествующих данной по времени выхода с таким же цветом и вычесть из значения этого предка <tex>1</tex>. Так, при конечном подсчете значение наименьшего общего предка данной вершины и любой вершины, предшествующей данной с тем же цветом, уменьшится на <tex>1</tex>, так как наименьший предок этой точки и любой предшествующей того же цвета находится на пути из наименьшего общего предка этой группы точек. А как раз это и требуется - для каждой пары точек одного цвета учесть данный факт в их наименьшем общем предке. И по лемме, чтобы взять наименьшего общего предка текущей вершины и всех предшествующих вершин с данным цветом, надо взять наименьшего общего предка данной вершины и предыдущей вершины с данным цветом, он будет наименьшим для всех. |
[[Файл:hugh.png|300px]] | [[Файл:hugh.png|300px]] | ||
==См. также== | ==См. также== | ||
+ | [[Алгоритм Тарьяна поиска LCA за O(1) в оффлайн]] | ||
+ | |||
+ | [[Метод двоичного подъема]] | ||
+ | |||
+ | [[Категория: Алгоритмы и структуры данных]] |
Версия 21:17, 16 января 2016
Задача: |
Дано ориентированный дерево, вершины которого раскрашены в цвета. Найти , где число различных цветов в поддереве с корнем в вершине . Время работы: |
Алгоритм решения
Будем в каждой вершине дерева хранить по числу, так, чтобы для каждого поддерева ответом была сумма всех значений в вершинах в данном поддереве. Для начала каждой вершине в качестве значения присвоим обход в глубину. Также будем хранить для каждого цвета последнюю посещенную вершину данного цвета в массиве . Теперь, заходя в -ую вершину с цветом , смотрим: если вершина с таким цветом еще не встречалась, то просто присваиваем , иначе, если вершина с данным цветом уже встречалась, то находим наименьшего общего предка данной вершины и последней вершины с таким цветом и вычитаем из их предка , присваиваем . Теперь при выходе из вершины можно просуммировать числа в ее детях и получить ответ для данной вершины, так как для нее все дети уже подсчитаны. Таким образом, алгоритм запускает один обход в глубину, на каждой итерации которого ищет наименьшего общего предка. Если искать наименьшего общего предка за , к примеру алгоритмом Фарака-Колтона и Бендера, то сложность работы алгоритма будет .
. Теперь, если бы все вершины имели различные цвета, надо было бы пройти снизу вверх по дереву и просуммировать для каждой вершины числа, записанные в её детях. Но некоторые вершины будут иметь одинаковые цвета, и это надо как-то учитывать. Для этого запустимПример
Псевдокод
int col[MAX_COL], used[MAX_N], sum[MAX_N] func dfs(Node v): used[v] = true forif !used[u] dfs(u) sum[v] += sum[u] if last[col[v]] != -1 sum[lca(v, last[col[v]])]-- last[col[v]] = v func hugh(int n, int k, Node root): for used[v] = false sum[v] = 1 for i = 1 to k last[i] = -1 dfs(root)
Обоснование корректности
Лемма: |
Наименьшим общим предком вершины и группы вершин, предшествующих по времени выхода, является наименьший общий предок данной вершины и последней, предшествующей ей из группы. |
Доказательство: |
Рассмотрим дерево как последовательность букв, когда при входе в вершину или выходе из нее записывается ее буква. Пусть рассматриваемая вершина , а последняя рассмотренная из той же группы , их наименьший общий предок . Рассмотрим два варианта расположения этих двух вершин. Теперь возьмем вершину , которая встречается до выхода из . Перебрав несложные пять случаев, можно легко убедиться, что наименьший общий предок и будет ниже, чем наименьший общий предок и . |
Для того, чтобы учитывать вершины с одинаковым цветом, для каждой вершины требуется найти наименьшего общего предка этой вершины и вершин, предшествующих данной по времени выхода с таким же цветом и вычесть из значения этого предка
. Так, при конечном подсчете значение наименьшего общего предка данной вершины и любой вершины, предшествующей данной с тем же цветом, уменьшится на , так как наименьший предок этой точки и любой предшествующей того же цвета находится на пути из наименьшего общего предка этой группы точек. А как раз это и требуется - для каждой пары точек одного цвета учесть данный факт в их наименьшем общем предке. И по лемме, чтобы взять наименьшего общего предка текущей вершины и всех предшествующих вершин с данным цветом, надо взять наименьшего общего предка данной вершины и предыдущей вершины с данным цветом, он будет наименьшим для всех.