Задача о динамической связности оффлайн
| НЕТ ВОЙНЕ |
|
24 февраля 2022 года российское руководство во главе с Владимиром Путиным развязало агрессивную войну против Украины. В глазах всего мира это военное преступление совершено от лица всей страны, всех россиян. Будучи гражданами Российской Федерации, мы против своей воли оказались ответственными за нарушение международного права, военное вторжение и массовую гибель людей. Чудовищность совершенного преступления не оставляет возможности промолчать или ограничиться пассивным несогласием. Мы убеждены в абсолютной ценности человеческой жизни, в незыблемости прав и свобод личности. Режим Путина — угроза этим ценностям. Наша задача — обьединить все силы для сопротивления ей. Эту войну начали не россияне, а обезумевший диктатор. И наш гражданский долг — сделать всё, чтобы её остановить. Антивоенный комитет России |
| Распространяйте правду о текущих событиях, оберегайте от пропаганды своих друзей и близких. Изменение общественного восприятия войны - ключ к её завершению. |
| meduza.io, Популярная политика, Новая газета, zona.media, Майкл Наки. |
| Задача: |
Имеется неориентированный граф из вершин, изначально не содержащий рёбер. Требуется обработать запросов трёх типов:
|
В этой статье приведено решение задачи в offline, то есть ответы на все запросы будут получены после обработки всех запросов, а не по мере их поступления.
Решение упрощённой задачи
Если нет удалений рёбер, задачу можно решить при помощи системы непересекающихся множеств. Каждая компонента связности — одно множество в СНМ, и при добавлении рёбер они объединяются.
Время работы такого решения: , где — обратная функция Аккермана.
Алгоритм
Построение дерева отрезков
Рассмотрим массив запросов. Каждое ребро в графе существует на некотором отрезке запросов: начиная с запроса добавления и заканчивая запросом удаления (либо концом запросов, если ребро не было удалено). Для каждого ребра можно найти этот отрезок, пройдя по массиву запросов и запоминая, когда какое ребро было добавлено.
Пусть есть рёбер, -е соединяет вершины и , было добавлено запросом и удалено запросом .
Построим на массиве запросов дерево отрезков, в каждой его вершине будем хранить список пар. -е рёбро графа нужно добавить на отрезок . Это делается аналогично тому, как в дереве отрезков происходит добавление на отрезке (процесс описан в статье "Несогласованные поддеревья. Реализация массового обновления"), но без : нужно спуститься по дереву от корня и записать пару в вершины дерева отрезков.
Теперь чтобы узнать, какие рёбра существуют во время выполнения -го запроса, достаточно посмотреть на путь от корня дерева отрезков до листа, который соответствует этому запросу — рёбра, записанные в вершинах этого пути, существуют во время выполнения запроса.
Ответы на запросы
Обойдём дерево отрезков в глубину, начиная с корня. Будем поддерживать граф, состоящий из рёбер, которые содержатся на пути от текущей вершины дерева отрезков до корня. При входе в вершину добавим в граф рёбра, записанные в этой вершине. При выходе из вершины нужно откатить граф к состоянию, которое было при входе. Когда мы добираемся до листа, в граф уже добавлены все рёбра, которые существуют во время выполнения соответствующего запроса, и только они. Поэтому если этот лист соответствует запросу третьего типа, его следует выполнить и сохранить ответ.
Для поддержания такого графа и ответа на запросы будем использовать систему непересекающихся множеств. При добавлении рёбер в граф объединим соответствующие множества в СНМ. Откатывание состояния СНМ описано ниже.
СНМ с откатами
Для того, чтобы иметь возможность откатывать состояние СНМ, нужно при каждом изменении любого значения в СНМ записывать в специальный массив, что именно изменилось и какое было предыдущее значение. Это можно реализовать как массив пар (указатель, значение).
Чтобы откатить состояние СНМ, пройдём по этому массиву в обратном порядке и присвоим старые значения обратно. Для лучшего понимания ознакомьтесь с приведённой ниже реализацией.
Нужно заметить, что эвристику сжатия путей в этом случае применять не следует. Эта эвристика улучшает асимптотическое время работы, но это время работы не истинное, а амортизированное. Из-за наличия откатов к предыдущим состояниям эта эвристика не даст выигрыша. СНМ с ранговой эвристикой же работает за на запрос истинно.
Запоминание изменений и откаты не влияют на время работы, если оно истинное, а не амортизированное. Действительно: пусть в СНМ произошло изменений. Каждое из них будет один раз занесено в массив и один раз отменено. Значит, запись в массив и откаты работают за . Но и сами изменения заняли времени, значит, откаты не увеличили асимптотическое время работы.
Вместо описанного способа откатывания состояния СНМ можно использовать персистентный СНМ, но этот вариант сложнее и имеет меньшую эффективность.
Время работы
Каждое из рёбер записывается в вершин дерева отрезков. Поэтому операций в СНМ будет . Каждая выполняется за (СНМ с ранговой эвристикой). Откаты не влияют на время работы.
Можно считать, что , так как в запросах используется не более вершин.
Время работы: .
Реализация на C++
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef pair < int , int > ipair;
const int N = 100321;
// СНМ
int dsuP[N], dsuR[N];
// В этот массив записываются все изменения СНМ, чтобы их можно откатить
// При изменении какого-то значения в СНМ в hist записывается пара < указатель, старое значение >
vector < pair < int*, int > > hist;
// Для элемента из СНМ возвращает корень дерева, в котором он находится
int dsuRoot(int v)
{
while (dsuP[v] != -1)
v = dsuP[v];
return v;
}
// Объединяет два множества. Используется ранговая эвристика.
// При любом изменении содержимого массивов dsuP и dsuR
// в hist записывается адрес и старое значение
void dsuMerge(int a, int b)
{
a = dsuRoot(a);
b = dsuRoot(b);
if (a == b)
return;
if (dsuR[a] > dsuR[b])
{
hist.emplace_back(&dsuP[b], dsuP[b]);
dsuP[b] = a;
} else if (dsuR[a] < dsuR[b])
{
hist.emplace_back(&dsuP[a], dsuP[a]);
dsuP[a] = b;
} else
{
hist.emplace_back(&dsuP[a], dsuP[a]);
hist.emplace_back(&dsuR[b], dsuR[b]);
dsuP[a] = b;
++dsuR[b];
}
}
struct Query
{
int t, u, v;
bool answer;
};
int n, m;
Query q[N];
// Дерево отрезков, в каждой вершине которого хранится список рёбер
vector < ipair > t[N*4];
// Эта функция добавляет ребро на отрезок
// [l r] - отрезок, на который добавляется ребро
// uv - ребро, c - текущая вершина дерева отрезков,
// [cl cr] - отрезок текущей вершины дерева отрезков
void addEdge(int l, int r, ipair uv, int c, int cl, int cr)
{
if (l > cr || r < cl)
return;
if (l <= cl && cr <= r)
{
t[c].push_back(uv);
return;
}
int mid = (cl + cr) / 2;
addEdge(l, r, uv, c*2+1, cl, mid);
addEdge(l, r, uv, c*2+2, mid+1, cr);
}
// Обход дерева отрезков в глубину
void go(int c, int cl, int cr)
{
int startSize = hist.size();
// Добавляем рёбра при входе в вершину
for (ipair uv : t[c])
dsuMerge(uv.first, uv.second);
if (cl == cr)
{
// Если эта вершина - лист, то отвечаем на запрос
if (q[cl].t == 3)
q[cl].answer = (dsuRoot(q[cl].u) == dsuRoot(q[cl].v));
} else {
int mid = (cl + cr) / 2;
go(c*2+1, cl, mid);
go(c*2+2, mid+1, cr);
}
// Откатываем изменения СНМ
while ((int)hist.size() > startSize)
{
*hist.back().first = hist.back().second;
hist.pop_back();
}
}
int main()
{
ios::sync_with_stdio(false);
// Формат входных данных:
// n и m, затем в m строках запросы: по три числа t, u, v
// t - тип (1 - добавить ребро, 2 - удалить, 3 - принадлежат ли одной компоненте)
// Нумерация вершин с нуля
cin >> n >> m;
for (int i = 0; i < n; ++i) // Инициализация СНМ
dsuP[i] = -1;
// В этом массиве для каждого ещё не удалённого ребра хранится
// на каком запросе оно было создано
set < pair < ipair, int > > edges;
for (int i = 0; i < m; ++i)
{
cin >> q[i].t >> q[i].u >> q[i].v;
// Поскольку рёбра неориентированные, u v должно означать то же самое, что и v u
if (q[i].u > q[i].v) swap(q[i].u, q[i].v);
// При добавлении ребра кладём его в set
if (q[i].t == 1)
edges.emplace(ipair(q[i].u, q[i].v), i);
// При удалении ребра берём из set время его добавления - так мы узнаём отрезок заросов,
// на котором оно существует. Если есть несколько одинаковых рёбер, можно брать любое.
else if (q[i].t == 2)
{
auto iter = edges.lower_bound(make_pair(ipair(q[i].u, q[i].v), 0));
addEdge(iter->second, i, iter->first, 0, 0, m - 1);
edges.erase(iter);
}
}
// Обрабатываем рёбра, которые не были удалены
for (auto e : edges)
addEdge(e.second, m - 1, e.first, 0, 0, m - 1);
// Запускаем dfs по дереву отрезков
go(0, 0, m - 1);
// Выводим ответ.
// При обходе дерева отрезков запросы обрабатываются в том же порядке, в котором они даны,
// поэтому ответ можно выводить прямо в go без заполнения answer
for (int i = 0; i < m; ++i)
if (q[i].t == 3)
{
if (q[i].answer)
cout << "YES\n";
else
cout << "NO\n";
}
return 0;
}
Замечания
- Дерево отрезков можно строить не на всех запросах, а только на запросах третьего типа. Это даст выигрыш по скорости и памяти, особенно если таких запросов немного по сравнению с общим числом запросов.
- Помимо проверки, лежат ли две вершины в одной компоненте связности, можно получать и другую информацию, которую можно получить из СНМ, напрмер:
- Размер компоненты связности, которая содержит вершину
- Количество компонент связности
- Эту идею можно использовать и для других задач. Вместо СНМ можно использовать любую структуру данных, в которую можно добавлять, но не удалять.
- Например, динамический рюкзак: добавлять предмет в него можно за ( — максимальный вес), а удалять нельзя. Аналогично тому, как в dynamic connectivity offline добавляются и удаляются рёбра, можно удалять элементы из рюкзака.
