Деревья Эйлерова обхода — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Свойство эйлерова обхода)
м (rollbackEdits.php mass rollback)
 
(не показано 68 промежуточных версий 7 участников)
Строка 26: Строка 26:
 
<br>
 
<br>
  
===Свойство эйлерова обхода===
+
Представим дерево в виде последовательности вершин, посещенных в порядке эйлерова обхода, начиная с вершины <tex>a</tex>.
 
 
Представим дерево в виде последовательности вершин, посещеннных в порядке эйлерова обхода с корнем в вершине <tex>a</tex>.
 
 
[[Файл:Tour1.png|thumb|320px|center]]
 
[[Файл:Tour1.png|thumb|320px|center]]
При этом последовательность вершин между первым и последним вхождением вершины <tex>h</tex> дает эйлеров обход поддерева с корнем <tex>h</tex>.
 
[[Файл:Tour2.png|thumb|320px|center]]
 
 
 
Эти операции реализуются с помощью последовательностей вершин эйлеровых обходов следующим образом:
 
 
==Операции==
 
 
===Изменение корня дерева (переподвешивание)===
 
Дано дерево с корнем в вершине <tex>a</tex>. Требуется переподвесить его к вершине <tex>h</tex>.
 
 
[[Файл:Tour14.png |thumb|320px|center]]
 
  
Для переподвешивания (англ. ''rerooting'') необходимо:
+
==Операции c эйлеровыми обходами==
*Разбить эйлеров обход на три части <tex>S1 </tex>, <tex>H</tex>, и <tex>S2 </tex>, где <tex>H</tex> состоит из вершин между первым и последним вхождением нового корня <tex>h</tex>.
 
*Удалить первую вершину в <tex>S1 </tex>.
 
*Соединить в следующем порядке: <tex>H</tex>, <tex>S2 </tex>, <tex>S1 </tex>.
 
*Добавить <tex>\{h\}</tex> в конец последовательности.
 
 
 
[[Файл:Tour13.png |thumb|320px|center]]
 
 
 
В результате получим:
 
 
 
[[Файл:Proba.png |center]]
 
  
 
===Добавление ребра===
 
===Добавление ребра===
  
[[Файл:Link11.png |thumb|400px|center]]
+
Для добавления ребра <tex>(c, g)</tex>:
 
+
*Выберем любое вхождение вершины <tex>c</tex> в эйлеров обход дерева <tex>T1</tex>.
Для связывания деревьев <tex>T1 </tex> и <tex>T2</tex>, где <tex>c\in T1\ </tex>, а <tex>g\in T2\</tex> добавлением ребра <tex>\{c, g\} \</tex> необходимо:
+
*Разрежем эйлеров обход <tex>T1</tex> на две части:
*Переподвесить дерево <tex>T1</tex> к вершине <tex>c</tex>.
+
*: <tex>A1</tex> {{---}} часть обхода до выбранного вхождения вершины <tex>c</tex>, включая ее.
*Переподвесить дерево <tex>T2</tex> к вершине <tex>g</tex>.
+
*: <tex>A2</tex> {{---}} часть обхода после выбранного вхождения вершины <tex>c</tex>, включая ее.
*Соединить получившиеся эйлеровы обходы.
+
*Аналогично, выберем любое вхождение вершины <tex>g</tex> в эйлеров обход дерева <tex>T2</tex> и разрежем его на две части <tex>B1</tex> и <tex>B2</tex>.
*Добавить <tex>\{c\}</tex> в конец последовательности.
+
*Соберем результирующий эйлеров обход в порядке <tex>A1, B2, B1</tex> (без первой повторяющейся вершины), <tex>A2</tex>.
 
 
[[Файл:Link2.png|thumb|400px |center]]
 
  
В результате получим:
+
Чтобы быстро находить место, где разрезать эйлеровы обходы деревьев <tex>T1</tex> и <tex>T2</tex>, будем хранить эйлеровы обходы в двоичных деревьях поиска.
 +
Ключом вершины для построения дерева поиска будет время посещения этой вершины эйлеровым обходом.
 +
Для каждой вершины дерева <tex>(T1, T2)</tex> будем хранить указатель на вершину в дереве поиска, которая соответствует вхождению вершины дерева в эйлеров обход.
 +
Тогда за <tex>O(1)</tex> переходим от вершины дерева к вершине дерева поиска, по которой за <tex>O(\log n)</tex> можно будет разделить дерево поиска на две части.
  
[[Файл:Link3.png|center]]
+
[[Файл:Link22.png |thumb|400px|center|Рис.1a Исходный лес <br>Рис.1b Эйлеровы обходы деревьев<br> Рис.1с Двоичные деревья поиска для хранения эйлеровых обходов <br> Рис.1d Результирующий эйлеров обход]]
  
 
===Разрезание ребра===
 
===Разрезание ребра===
[[Файл:Cut1.png|thumb|350px|center]]
 
 
Для разбиения дерева на два поддерева путем разрезания ребра <tex>\{g, j\} \</tex> необходимо:
 
*Переподвесить дерево к вершине <tex>g</tex>.
 
*Разделить дерево на части <tex>E1, V, E2</tex>, где <tex>V</tex> отрезок между первым и последним вхождением вершины <tex>j</tex>.
 
*Эйлеров обход первого поддерева образуется соединением <tex>E1</tex> и <tex>E2</tex>, с удалением повторного <tex>\{g\}</tex> в месте их соединения.
 
*Эйлеров обход второго поддерева образует <tex>V</tex>.
 
 
[[Файл:Cut2.png|thumb|350px|center]]
 
 
В результате получим:
 
[[Файл:Cut3.png|thumb|350px|center]]
 
 
==Реализация структуры==
 
 
{{Задача
 
|definition = Определить структуру данных для хранения эйлеровых обходов деревьев для наиболее эффективного выполнения указанных операций.
 
}}
 
  
При представлении деревьев в виде их эйлерова обхода выполнение каждой операции <tex>\mathrm{link}</tex> и <tex>\mathrm{cut}</tex> сводится к <tex>O(1)</tex> соединений и разбиений отрезков в последовательности вершин эйлерова обхода.
+
Для удаления ребра <tex>(g, j)</tex>:
 +
*Найдем в эйлеровом обходе дерева <tex>T</tex> две пары посещений концов удаляемого ребра <tex>g,j</tex> и <tex>j,g</tex>, которые соответствуют прохождениям по ребру <tex>(g, j)</tex> в дереве <tex>T</tex>.
 +
*Разрежем эйлеров обход дерева по этим парам на три части: <tex>A1, A2, A3</tex>.
 +
*Соединив <tex>A1</tex> и <tex>A3</tex> (без повторяющейся первой вершины), получим эйлеров обход первого дерева, а <tex>A2</tex> дает эйлеров обход второго дерева.
  
Рассмотрим следующие структуры данных для определения времени выполнения разбиения и соединения последовательностей, а также определение принадлежности вершин одной компоненте связности.
+
Чтобы быстро находить места в эйлеровом обходе, которые соответствуют прохождению удаляемого ребра в дереве, будем для каждого ребра в дереве хранить ссылку на те места эйлерова обхода, где последовательно посещаем концы удаляемого ребра.
 +
Так, для ребра <tex>(g, j)</tex> храним ссылки на узлы дерева поиска, соответствующие парам посещений концов этого ребра.
  
===Связные списки===
+
[[Файл:Link23.png |thumb|400px|center|Рис.1a Исходное дерево <br>Рис.1b Эйлеров обход исходного дерева<br> Рис.1с Двоичное дерево поиска для хранения эйлерового обхода <br> Рис.1d Эйлеровы обходы получившихся деревьев]]
  
[[Файл:Linked lists.png |center]]
+
===Проверка на связность===
 +
Для того, чтобы проверить, лежат ли две вершины в одном дереве, достаточно подняться от вхождения каждой вершины в эйлеров обход (ссылку на которое мы храним) до корня дерева поиска, хранящего этот эйлеров обход.
  
 +
==Способы реализации структуры==
  
Каждое разбиение и соединение последовательностей требует <tex>O(1)</tex>.
+
===Сбалансированное дерево поиска===
  
Для каждой вершины будем хранить указатели на первое и последнее вхождение вершины в последовательность. Тогда возможно определять первое и последнее вхождение вершины за <tex>O(1)</tex>.
+
Будем хранить последовательность вершин эйлерова обхода в виде сбалансированного двоичного дерева поиска, например, в виде [[Красно-черное дерево|красно-черного дерева]]. При построении дерева ключом вершины будет время посещения этой вершины эйлеровым обходом.  
  
Однако,используя [[Список|двусвязные списки]] определение принадлежности вершин одной компоненте связности занимает <tex>O(\log n)</tex> в худшем случае.
+
Операции объединения и разделения красно-черных деревьев выполняется за <tex>O(\log n)</tex><ref>[http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.109.4875&rep=rep1&type=pdf Ron Wein {{---}} Efficient Implementation of Red-Black Trees.]</ref>.
  
===Balanced Trees===
+
===Декартово дерево по неявному ключу===
[[Файл:Balanced tree.png |center|Пример ]]
 
  
Представим последовательность вершин эйлерова обхода в виде сбалансированного двоичного дерева. Будем использовать [[Красно-черное дерево|красно-черное дерево]].
+
Также, можем хранить последовательности вершин эйлерова обхода в [[Декартово_дерево_по_неявному_ключу|декартовом дереве по неявному ключу]]. Глубина декартового дерева, построенного на массиве из <tex>n</tex> вершин, будет поддерживаться равной <tex>O(\log n)</tex>.  
  
Объединение и разделение красно-черных деревьев выполняется за <tex>O(\log n)</tex>.  
+
Операции объединения и разделения также выполняются за <tex>O(\log n)</tex>.
 
 
Для каждой вершины храним указатели на её первое и последнее вхождение в последовательность. Значит, имеем доступ к ним за <tex>O(1)</tex>.
 
 
 
Запрос о принадлежности вершин к одной компоненте связности выполняется за <tex>O(\log n)</tex> проверкой лежат ли эти вершины в одном дереве.
 
 
 
[[Файл:Balanced tree1.png |center|Пример ]]
 
  
 
==См. также==
 
==См. также==
 
* [[Link-Cut Tree]]
 
* [[Link-Cut Tree]]
 +
 +
== Примечания ==
 +
<references/>
  
 
==Источники информации==
 
==Источники информации==
Строка 126: Строка 87:
 
* [http://courses.csail.mit.edu/6.851/spring07/scribe/lec05.pdf Advanced Data Structures {{---}} Euler tour trees]
 
* [http://courses.csail.mit.edu/6.851/spring07/scribe/lec05.pdf Advanced Data Structures {{---}} Euler tour trees]
 
* [http://codeforces.com/blog/entry/18369?mobile=true&locale=en CodeForces {{---}} On Euler tour trees]
 
* [http://codeforces.com/blog/entry/18369?mobile=true&locale=en CodeForces {{---}} On Euler tour trees]
 +
* [http://logic.pdmi.ras.ru/csclub/node/2819 Лекториум{{---}} Лекция Павла Маврина об эйлеровых обходах]
  
 
[[Категория: Алгоритмы и структуры данных]]
 
[[Категория: Алгоритмы и структуры данных]]
 +
[[Категория: Обходы графов]]
 +
[[Категория: Эйлеровы графы]]

Текущая версия на 19:44, 4 сентября 2022

Задача о динамической связности

Задача:
Для динамически изменяющегося дерева выполнить следующие запросы:
  • [math]\mathrm{link(u, w)}[/math] — добавить ребро [math](u, w)[/math] (при условии, что вершины [math]u[/math] и [math]w[/math] принадлежат разным деревьям),
  • [math]\mathrm{cut(u, w)}[/math] — разрезать ребро [math](u, w)[/math] (при условии, что ребро [math](u, w)[/math] принадлежит дереву),
  • [math]\mathrm{isConnected(u, w)}[/math] — определить принадлежат ли вершины [math]u[/math] и [math]w[/math] одной компоненте связности.


Для решения поставленной задачи будем представлять дерево в виде его эйлерова графа, а затем будем работать с эйлеровым обходом (англ.Euler tour tree) этого графа. Это позволит выполнять указанные запросы за [math]O(\log n)[/math].

Представление деревьев в виде эйлерова графа

Пример дерева
Соответствующий эйлеров граф

Для представления дерева в виде эйлерового графа заменим каждое ребро [math]\{u, v\} \[/math] дерева на два ребра [math](u, v)[/math] и [math](v, u)[/math].

Получившийся ориентированный граф будет эйлеровым согласно критерию.







Представим дерево в виде последовательности вершин, посещенных в порядке эйлерова обхода, начиная с вершины [math]a[/math].

Tour1.png

Операции c эйлеровыми обходами

Добавление ребра

Для добавления ребра [math](c, g)[/math]:

  • Выберем любое вхождение вершины [math]c[/math] в эйлеров обход дерева [math]T1[/math].
  • Разрежем эйлеров обход [math]T1[/math] на две части:
    [math]A1[/math] — часть обхода до выбранного вхождения вершины [math]c[/math], включая ее.
    [math]A2[/math] — часть обхода после выбранного вхождения вершины [math]c[/math], включая ее.
  • Аналогично, выберем любое вхождение вершины [math]g[/math] в эйлеров обход дерева [math]T2[/math] и разрежем его на две части [math]B1[/math] и [math]B2[/math].
  • Соберем результирующий эйлеров обход в порядке [math]A1, B2, B1[/math] (без первой повторяющейся вершины), [math]A2[/math].

Чтобы быстро находить место, где разрезать эйлеровы обходы деревьев [math]T1[/math] и [math]T2[/math], будем хранить эйлеровы обходы в двоичных деревьях поиска. Ключом вершины для построения дерева поиска будет время посещения этой вершины эйлеровым обходом. Для каждой вершины дерева [math](T1, T2)[/math] будем хранить указатель на вершину в дереве поиска, которая соответствует вхождению вершины дерева в эйлеров обход. Тогда за [math]O(1)[/math] переходим от вершины дерева к вершине дерева поиска, по которой за [math]O(\log n)[/math] можно будет разделить дерево поиска на две части.

Рис.1a Исходный лес
Рис.1b Эйлеровы обходы деревьев
Рис.1с Двоичные деревья поиска для хранения эйлеровых обходов
Рис.1d Результирующий эйлеров обход

Разрезание ребра

Для удаления ребра [math](g, j)[/math]:

  • Найдем в эйлеровом обходе дерева [math]T[/math] две пары посещений концов удаляемого ребра [math]g,j[/math] и [math]j,g[/math], которые соответствуют прохождениям по ребру [math](g, j)[/math] в дереве [math]T[/math].
  • Разрежем эйлеров обход дерева по этим парам на три части: [math]A1, A2, A3[/math].
  • Соединив [math]A1[/math] и [math]A3[/math] (без повторяющейся первой вершины), получим эйлеров обход первого дерева, а [math]A2[/math] дает эйлеров обход второго дерева.

Чтобы быстро находить места в эйлеровом обходе, которые соответствуют прохождению удаляемого ребра в дереве, будем для каждого ребра в дереве хранить ссылку на те места эйлерова обхода, где последовательно посещаем концы удаляемого ребра. Так, для ребра [math](g, j)[/math] храним ссылки на узлы дерева поиска, соответствующие парам посещений концов этого ребра.

Рис.1a Исходное дерево
Рис.1b Эйлеров обход исходного дерева
Рис.1с Двоичное дерево поиска для хранения эйлерового обхода
Рис.1d Эйлеровы обходы получившихся деревьев

Проверка на связность

Для того, чтобы проверить, лежат ли две вершины в одном дереве, достаточно подняться от вхождения каждой вершины в эйлеров обход (ссылку на которое мы храним) до корня дерева поиска, хранящего этот эйлеров обход.

Способы реализации структуры

Сбалансированное дерево поиска

Будем хранить последовательность вершин эйлерова обхода в виде сбалансированного двоичного дерева поиска, например, в виде красно-черного дерева. При построении дерева ключом вершины будет время посещения этой вершины эйлеровым обходом.

Операции объединения и разделения красно-черных деревьев выполняется за [math]O(\log n)[/math][1].

Декартово дерево по неявному ключу

Также, можем хранить последовательности вершин эйлерова обхода в декартовом дереве по неявному ключу. Глубина декартового дерева, построенного на массиве из [math]n[/math] вершин, будет поддерживаться равной [math]O(\log n)[/math].

Операции объединения и разделения также выполняются за [math]O(\log n)[/math].

См. также

Примечания

Источники информации