Centroid decomposition

Centroid decomposition (рус. центроидная декомпозиция) - это структура данных, позволяющая отвечать на запросы на дереве. Чаще всего это запросы, связанные с нахождением функции на вершинах, связанных неравенством на расстояние между ними в дереве. Также иногда применяется для запросов на путях в дереве.

Введение

Рассмотрим 2 задачи на обычном массиве (в дальнейшем мы будем их обобщать на случай дерева): Задача 1

Задача:

Есть массив [math]a[][/math] положительных целых чисел из [math]n[/math] элементов и числа [math]W \geqslant 0[/math] и [math]l[/math] . Требуется найти количество пар [math](i, j)[/math] индексов массива, таких что [math]|j - i| \leqslant l [/math] и [math]\sum_{i=0}^{n - 1} [a[i]] \leqslant W[/math].

Задача 2:

Задача:

Есть прямая дорога, на которой расположены [math]n[/math] городов. В некоторых городах есть госпитали, которые могут принимать больных. Поступают запросы вида : 1) дан город [math]v[/math], в котором находится больной и требуется найти такой город [math]u[/math], что [math]abs{u - v}[/math] минимально возможное. 2) дан город [math]v[/math] и сказано, что больше он не будет принимать больных 3) дан город [math]v[/math] и сказано, что теперь он может принимать больных

Для начала решим обе задачи. Первая задача решается методом qevide&conqure (рус. разделяй и властвуй) - давайте разделим массив [math]a[0...n-1][/math] на 2 массива [math]a[0...\frac{n}{2} - 1][/math] и [math]a[\frac{n}{2}...n-1][/math] и рекурсивно решим задачу для каждого из них. Осталось научиться находить количество искомых пар [math](i, j)[/math], таких что [math]i \lt \frac{n}{2}, j \geqslant \frac{n}{2}[/math]. Для этого воспользуемся другой известной техникой - методом двух указателей. Посчитаем массив префиксных сумм для правой половины [math]pref[i] = \sum_{j=n/2}^{i} [a[j]][/math] и суффиксных ([math]suf[i] = \sum_{j=i}^{n/2 + 1} [a[i]][/math]) - для левой. Заведем два указателя ([math]p1[/math] и [math]p2[/math]). Изначально установим [math]p1 = \frac{n}{2} - l + 1, p2 = \frac{n}{2}[/math]. Пока [math]p2 - 1\gt \frac{n}{2}[/math] и

[math]pref[p2] + suf[p1] \gt W [/math] будем уменьшать [math]p2[/math] на [math]1[/math]. Если после этого [math]pref[p2] + suf[p1] \leqslant W[/math], то к ответу прибавим [math](p2 - \frac{n}{2} + 1) * (\frac{n}{2} - p1)[/math], посго, увеличим [math]p1[/math] на <math/math>. Так будем делать, пока [math]p1 \lt \frac{n}{2}[/math]. В конце сложим текущий ответ и ответы для половин массива - получим ответ на задачу.

Вторая задача имеет запросы на изменение и поэтому надо применить динамическую версию qevide&conqure - дерево отрезков. Построим дерево отрезков, поддерживающее 2 вида запросов : присвоение в точке и минимум на отрезке. Изначально сделаем так, чтобы дереву отрезков соответствовал массив [math]b[][/math], такой что [math]b[i] = 0[/math], если в i-м городе принимает госпиталь и [math]b[i] = 1[/math] иначе. Когда в каком-то городе открывается/закрывается госпиталь - делаем запрос на изменение в дереве отрезков. Когда требуется узнать ближайщий госпиталь к [math]i[/math]-му городу, можно воспользоваться одной из следующих идей : а) ([math]O(n \cdot log^2(n)[/math]) Бинарным поиском ищем ближайший слева и ближайший справа к i-му городу госпиталь (такой город [math]j[/math], что [math]min(i...j) = 1[/math]). Для этого внутри бинарного поиска каждый раз делаем запрос на поиск минимума в дереве отрезков. б) ([math]O(n \cdot log(n)[/math]) Будем одним спуском/подъемом по дереву определять, куда нам нужно идти (в левое или правое поддерево), тем самым делая одновоременно и бинарный поиск, и спуск/подъем по дереву.

Статическая центроидная декомпозиция

Перейдем к обобщению поставленных задач на случай дерево. Начнем, как и полагается, с первой:

Задача:

Есть взвешенное дерево [math]t[/math] из [math]n[/math] вершин, в каждой вершине которого написаны положительные целые числа. Также по-прежнему даны числа [math]W \gt = 0[/math] и [math]l[/math]. Требуется найти количество пар [math](i, j)[/math] вершин дерева, таких что расстояние между ними не превосходит [math]l[/math] по числу ребер и не превосходит [math]W[/math] по сумме весов.

Для решения новой задачи применим ту же идею, что и была до этого - разделяй и властвуй. Для этого нам потребуется следующий объект :

Определение:

Центроидом дерева (англ. centroid) называется такая вершина [math]v[/math] дерева [math]t[/math], после удаления которой дерево разбивается на несколько ([math]k[/math]) поддеревьев [math]t_1, t_2,..., t_k[/math], таких что для каждого [math]i[/math] : [math]|t_i| \leqslant \frac{n}{2}[/math], т.е. размер каждого поддерева не превосходит половины размера исходного дерева.

Итак, в случае дерева идея разделяй-и-властвуй из предыдущего пункта будет формулироваться так : найдем центроид (доказательство её существования и алгоритм нахождение см. далее). Предположим, что мы сумели найти центроид за [math]O(n)[/math], где [math]n[/math] - размер дерева. Тогда, как и в упрощенной версии задачи - рекурсивно найдем ответ для всех поддеревьев [math]t_1, t_2,..., t_k[/math], после чего попытаемся найти недостающие пары вершин, находящиехя в разных поддеревьях и удовлетворяющих вопросу задачи. Для этого будем отвечать на следующие запросы : пусть мы сейчас считаем все пары, где первая из вершин находится в поддереве [math]t_i[/math] и мы в некоторой структуре данных [math]S[/math] храним все вершины остальных деревьев (каждую вершину задаем парой [math](depth(v), length(v))[/math] - глубина вершины и длина пути до нее из корня поддерева), расстояние до которых от корня их поддерева не превышает [math]min(l, n)[/math]. Тогда просто пройдемся по всем вершинам [math]u[/math] поддерева [math]t_i[/math] и прибавим к ответу число вершин в структуре [math]S[/math], таких, что [math]depth(u) \leqslant l - depth(v)[/math] и [math]length(u) \leqslant l - length(v)[/math]. Это двумерные запросы, на которые можно отвечать за [math]O(log^2(n)[/math] с помощью 2d-дерева отрезков, либо за [math]O(log(n))[/math] с помощью техники поиска точек в d-мерном пространстве. Также читателю предлагается придумать и более эффективные и простые способы решить эту подзадачу.

Оценим итоговую асимптотику : [math]T(n) = k * T(n / k) + O(n \cdot log(n))[/math]. Решая это рекурентное соотношение, получим [math]O(n \cdot log(n))[/math].

Теперь, как и было обещено, докажем лемму о существовании центроида и опишем алгоритм его эффективного поиска.

Лемма о существовании центроида и алгоритм его нахождения.

Теорема:

В любом дереве t существует центроид.

Доказательство:

[math]\triangleright[/math]

Рассмотрим корень дерева [math](r)[/math]. Положим изначально [math]v = r[/math]. Изначально [math]|subtree(v)| = n[/math]. Среди всех детей [math]v[/math] выберем вершину [math]u[/math] с максимальным размером поддерева. Если [math]v[/math] - не центроид, то положим [math]v = u[/math] и продолжим выбор нового u, иначе - остановимся. Докажем, что мы в какой-то момент остановимся. Пусть в призвольный момент времени [math]v[/math] - не центроид и размер её наддерева меньше [math]\frac{n}{2}[/math], значит максимальное поддерево имеет размер больше чем [math]\frac{n}{2}[/math], т.е. [math]|subtree(u)| \gt \frac{n}{2}[/math], а значит размер "наддерева" вершины [math]u[/math] равен [math]n - |subtree(u)| \lt \frac{n}{2}[/math]. При этом теперь размер любого поддерева, на которое распадется дерево t при удалении вершины [math]u[/math] не превосходит [math]|subtree(u)| - 1[/math], т.к. наддерево имеет размер меньше, чем поддерево [math]u[/math], а любое поддерево вершины [math]u[/math] имеет хотя бы на [math]1[/math] вершину меньше (сама вершина [math]u[/math]). По индукции получаем, что в любой момент времени размер наддерева вершины v меньше [math]\frac{n}{2}[/math], значит мы будем спускаться только вниз по дереву [math]t[/math], и при переходе к вершине [math]u[/math] - сыну [math]v[/math] размер максимального поддерева уменьшится как минимум на [math]1[/math]. Значит не более чем за [math]n[/math] шагов наши действия прекратятся и мы окажемся в центроиде дерева [math]t[/math], ч.т.д. Итак, мы конструктивно доказали существование центроида и привели линейный относительно размера дерева алгоритм его нахождения.

[math]\triangleleft[/math]

Динамическая центроидная декомпозиция (дерево центроидной декомпозиции)

Теперь вернемся ко второй задаче введения. Для ее решения мы пользовались динамичекой версией devide&conqure - деревом отрезков. В предыдущем пункте мы определили статический оналог devide&conqure для дерева. Теперь обобщим этот метод для динамических задач.

См. также

• Дерево отрезков
• Heavy-light декомпозиция
• Метод двоичного подъема