Level Ancestor problem — различия между версиями
Romech (обсуждение | вклад) |
Romech (обсуждение | вклад) |
||
Строка 7: | Строка 7: | ||
[[Файл:LevelAncestor.png|200px|right]] | [[Файл:LevelAncestor.png|200px|right]] | ||
Используя обход в глубину посчитаем глубину каждой вершины дерева (это можно сделать за <tex>O(n)</tex>), после чего можем из вершины <tex>v</tex> подняться до необходимой глубины вершины <tex>k</tex>, что так же в худшем случае работает за <tex>O(n)</tex>. Получили алгоритм за <tex><O(n),O(n)></tex>, где время ответа на запрос можно улучшить до <tex>O(\log n)</tex> c помощью [[Метод двоичного подъёма | предподсчета двоичных подъемов]] , но тогда и время предподсчета в наивной реализации (посчитать подъемы для всех вершин) ухудшится до <tex><O(n \log n),O(\log n)></tex>. Альтернативой данным двум алгоритмам является полный предподсчет всех возможных запросов, что соответственно дает нам алгоритм <tex><O(n^2),O(1)></tex>. | Используя обход в глубину посчитаем глубину каждой вершины дерева (это можно сделать за <tex>O(n)</tex>), после чего можем из вершины <tex>v</tex> подняться до необходимой глубины вершины <tex>k</tex>, что так же в худшем случае работает за <tex>O(n)</tex>. Получили алгоритм за <tex><O(n),O(n)></tex>, где время ответа на запрос можно улучшить до <tex>O(\log n)</tex> c помощью [[Метод двоичного подъёма | предподсчета двоичных подъемов]] , но тогда и время предподсчета в наивной реализации (посчитать подъемы для всех вершин) ухудшится до <tex><O(n \log n),O(\log n)></tex>. Альтернативой данным двум алгоритмам является полный предподсчет всех возможных запросов, что соответственно дает нам алгоритм <tex><O(n^2),O(1)></tex>. | ||
+ | |||
В данном примере поступает запрос <tex>LA(v, 2)</tex>, на который алгоритм должен дать ответ h. | В данном примере поступает запрос <tex>LA(v, 2)</tex>, на который алгоритм должен дать ответ h. | ||
== Использование Heavy-light декомпозиции == | == Использование Heavy-light декомпозиции == | ||
Этот алгоритм базируется на различных способах [[Heavy-light декомпозиция | декомпозиции дерева]] (выберем heavy-light декомпозицию), из свойств этого разбиения следует, что подняться на любую высоту из вершины <tex>v</tex> мы можем за <tex>O(\log n)</tex>. Данное разбиение можно строить за <tex>O(n)</tex>, что дает нам алгоритм за <tex><O(n), O(\log n)></tex>. | Этот алгоритм базируется на различных способах [[Heavy-light декомпозиция | декомпозиции дерева]] (выберем heavy-light декомпозицию), из свойств этого разбиения следует, что подняться на любую высоту из вершины <tex>v</tex> мы можем за <tex>O(\log n)</tex>. Данное разбиение можно строить за <tex>O(n)</tex>, что дает нам алгоритм за <tex><O(n), O(\log n)></tex>. | ||
== Алгоритм лестниц == | == Алгоритм лестниц == |
Версия 23:54, 6 мая 2019
Задача о уровне предка (англ. "Level Ancestor problem") является задачей о превращении данного корневого дерева T в структуру данных, которая сможет определить предка любого узла на заданном расстоянии от корня дерева.
Задача: |
Дано корневое дерево | c вершинами. Поступают запросы вида , для каждого из которых необходимо найти предка вершины , который находится на расстоянии от корня дерева .
Наивная реализациb и двоичные подъемы
Используя обход в глубину посчитаем глубину каждой вершины дерева (это можно сделать за предподсчета двоичных подъемов , но тогда и время предподсчета в наивной реализации (посчитать подъемы для всех вершин) ухудшится до . Альтернативой данным двум алгоритмам является полный предподсчет всех возможных запросов, что соответственно дает нам алгоритм .
), после чего можем из вершины подняться до необходимой глубины вершины , что так же в худшем случае работает за . Получили алгоритм за , где время ответа на запрос можно улучшить до c помощьюВ данном примере поступает запрос
, на который алгоритм должен дать ответ h.Использование Heavy-light декомпозиции
Этот алгоритм базируется на различных способах декомпозиции дерева (выберем heavy-light декомпозицию), из свойств этого разбиения следует, что подняться на любую высоту из вершины мы можем за . Данное разбиение можно строить за , что дает нам алгоритм за .