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 \gt = 0[/math] и [math]l[/math] . Требуется найти количество пар [math](i, j)[/math] индексов массива, таких что [math]|j - i| \lt = l [/math] и [math]\sum_{i=0}^{n - 1} [a[i]] \lt = 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 \gt = \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] \lt = 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*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*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.

См. также

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