Алгоритмы на деревьях — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 53: Строка 53:
 
}}
 
}}
  
Мы свели задачу к нахождению вершины v, такой, что сумма глубин поддеревьев максимальна.
+
Мы свели задачу к нахождению вершины <tex>w</tex>, такой, что сумма глубин поддеревьев максимальна.
  
 
Докажем, что одно из искомых поддеревьев содержит самый глубокий лист.  
 
Докажем, что одно из искомых поддеревьев содержит самый глубокий лист.  
Пусть нет, тогда взяв расстояние от v до глубочайшего листа мы можем улучшить ответ.  
+
Пусть нет, тогда взяв расстояние от <tex>w</tex> до глубочайшего листа мы можем улучшить ответ.  
  
Таким образом мы доказали, что нам нужно взять наиглубочайшую вершину t после первого bfs, очевидно что ей в пару надо сапоставить вершину p , что dist(t, p) - max . Очевидно, что проблема решается запуском bfs из t.  
+
Таким образом мы доказали, что нам нужно взять вершину <tex>u</tex> с наибольшей глубиной после первого bfs, очевидно что ей в пару надо сопоставить вершину <tex>w</tex> , что dist(u, w) - <tex>max</tex> . Очевидно, что проблема решается запуском bfs из <tex>u</tex>.  
  
  

Версия 16:57, 17 декабря 2013

Диаметр дерева - максимальная длина кратчайшего пути между любыми двумя вершинами. Алгоритм в этой статье находил диаметр в дереве,причём очень простым алгоритмом.

Алгоритм

Возьмём любую вершину V и найдём расстояния до всех других вершин.

d = max{[math] v [/math],[math] u [/math] [math] \subset graph, [/math] [math] v \ne u [/math]} dist([math] v, u [/math])

Возьмём вершину [math] u [/math] такую,что d[u] >= d[t] для любого t.Снова найдём расстояние до всех остальных вершин.Самое большое расстояние - диаметр дерева. Расстояние до остальных вершин удобно искать алгоритмом BFS.

Реализация

void diameter(graph g)              
{
    v = u = w = 0;
    bfs(v); // заполняет массив d[n] расстояниями до всех вершин.
    for(i = 0; i < n; i++)
         if (d[i] > d[u])
              u = i;
    bfs(u);
    for(i = 0; i < n; i++)
          if (d[i] > d[w])
               w = i;
    return d[w];
}



Обоснование корректности

Будем пользоваться свойством,что в любом дереве >= 2 висячих вершин(степень у них = 1)


Теорема:
Искомое расстояние - есть расстояние между двумя листами.
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
Пусть нет, пусть искомое расстояние - есть расстояние между вершина a, b, где b - не является листом.Т.к. b не является листом, то значит её степень > 1 => из неё существует ребро в непосещенную вершину (дважды посетить вершину b мы не можем). Лемма доказана.
[math]\triangleleft[/math]


Запустив BFS от произвольной вершины. Мы получим дерево BFS.

Теорема:
В дереве BFS не существует ребер между вершинами из разных поддеревьев некоторого из общего предка.
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
Точно такое-же как у дерева dfs.
[math]\triangleleft[/math]

Мы свели задачу к нахождению вершины [math]w[/math], такой, что сумма глубин поддеревьев максимальна.

Докажем, что одно из искомых поддеревьев содержит самый глубокий лист. Пусть нет, тогда взяв расстояние от [math]w[/math] до глубочайшего листа мы можем улучшить ответ.

Таким образом мы доказали, что нам нужно взять вершину [math]u[/math] с наибольшей глубиной после первого bfs, очевидно что ей в пару надо сопоставить вершину [math]w[/math] , что dist(u, w) - [math]max[/math] . Очевидно, что проблема решается запуском bfs из [math]u[/math].


Оценка производительности:

Все операции кроме bfs - О(1) BFS работает линейное время,запускаем мы его 2 раза.Получаем O(V+E)