СНМ с операцией удаления за О(1)

Реализация системы непересекающихся множеств с помощью леса корневых деревьев не поддерживает операцию удаления элемента из множества. Приведенная ниже модификация этой структуры данных вводит поддержку операции удаления за истинную [math]O(1)[/math], сохраняя асимптотику для операций [math]\mathrm{ Union } [/math] и [math]\mathrm{Find}[/math] и потребление памяти [math]O(n)[/math].

Введение

Наша структура данных должна поддерживать следующие операции:

• [math]\mathrm {Makeset(x)}[/math] — создать новое множество из [math]1[/math] элемента [math]x [/math]. Время: [math]O(1)[/math]
• [math]\mathrm {Union(A, B)}[/math] — объединить множества [math]A[/math] и [math]B[/math] в одно. Время: [math] O(1) [/math], без учета времени на операцию [math]\mathrm{Find}[/math], которая используется, если множества [math]A[/math] и [math]B[/math] заданы своими произвольными представителями.
• [math]\mathrm {Find(x)}[/math] — найти множество, в котором содержится элемент [math] x [/math]. Время: [math]O(\log {n})[/math] в худшем случае, [math]O(\alpha(n))[/math] — в среднем ([math]\alpha(n)[/math] — обратная функция Аккермана), где n — размер множества.
• [math]\mathrm{Delete(x)}[/math] — удалить элемент x из содержащего его множества. Время: [math]O(1)[/math]

В дальнейшем мы будем использовать следующие понятия и обозначения:

• [math]size(A)[/math] — размер множества A (количество элементов в нем).
• [math]root(T_A)[/math] — корень дерева [math]T_A[/math]
• [math]h(v)[/math] — высота вершины [math]v[/math]: если [math]v[/math] является листом, то [math]h(v) = 0[/math], иначе [math]h(v) = max \{ h(w) \: | \: w - \mathrm{ child \: of } \: v \} [/math].
• [math]p(v)[/math] — родитель вершины [math]v[/math]. Если [math]v[/math] - корень, то считаем, что [math]p(v) = v[/math]
• [math]rank(v)[/math] — ранг вершины, некоторая верхняя оценка на ее высоту.

Как и в обычной реализации, выполнено следующее: [math]rank(v) \lt rank(p(v))[/math]

Идея

В реализации СНМ с помощью леса корневых деревьев мы не можем удалить произвольную вершину из множества за разумное время - в таком случае нам придется переподвешивать [math]O(n) [/math] поддеревьев этой вершины. Однако, если вершина является листом, то ее можно удалять совершенно безболезненно.

Соображение 1 

Пусть мы умеем менять произвольные вершины местами за [math]O(1)[/math]. Тогда для удаления некоторой вершины достаточно поменять ее местами с каким-нибудь листом и удалить этот лист.

Соображение 2 

Пусть мы умеем находить какой-нибудь лист (неважно, какой именно) в дереве за [math]O(1)[/math]. Тогда, по соображению 1, мы уже умеем удалять произвольный элемент из дерева за [math]O(1)[/math]

Все дальнейшие усилия направлены на то, чтобы поддержать эти [math]2[/math] операции, не испортив при этом асимптотику всех остальных.

Реализация

Расширение структуры данных

Расширим лес корневых деревьев следующим образом:

Модификации для 1-го соображения

Разделим понятия вершина дерева и элемент множества:

• вершиной дерева назовем объект, содержащий ссылки [math]next[/math], [math]prev[/math] и [math]head[/math] (где необходимо) для каждого из вышеперечисленных списков, а так же ссылку на соответствующий вершине элемент множества;
• элемент множества — объект, содержащий значение элемента и ссылку на соотв. вершину дерева.

Это нововведение, очевидно, позволит нам менять элементы в дереве местами за [math]O(1)[/math].

Модификации для 2-го соображения

• Для каждой вершины дерева, не являющейся листом, будем хранить двусвязный список [math] \mathrm{C_{list}} [/math] ее детей. Будем считать, что дети упорядочены по направлению списка слева направо.
• Для корня каждого дерева храним двусвязный список [math] \mathrm{NL_{list}} [/math] его детей, не являющихся листьями.
• Для каждого дерева (включая поддеревья) храним циклический двусвязный список [math] \mathrm{DFS_{list}} [/math] его вершин, располагаемых в порядке обхода в глубину, начиная с левой вершины.

Эти три нововведения необходимы для нахождения листа в дереве (как оказывается, это гораздо более нетривиальная задача)

Введем также следующие определения:

Определение:

Дерево, либо состоящее ровно из одной вершины, либо же из [math]1[/math] вершины ранга [math]1[/math] и листьев ранга [math]0[/math], называется сокращенным (англ. reduced)

Определение:

Дерево называется полным (англ. full), если каждый из его узлов либо является листом с рангом [math]0[/math], либо имеет не менее [math]3[/math] детей.

В нашей структуре данных будет поддерживаться следующий инвариант: дерево всегда полное или сокращенное. Этот инвариант влечет за собой очевидные следствия:

• Все деревья (и поддеревья) размера [math]\lt 4[/math] - сокращенные, а [math]\geqslant 4[/math] - полные
• Каждая вершина, среди детей которой есть хотя бы [math]1[/math] нелистовая вершина, имеет не менее [math]3[/math] детей (это не позволяет дереву вытягиваться в бамбук, например)

Реализация операции Makeset

Тривиально:

1. Создадим узел [math]v[/math] и свяжем его с элементом [math]x[/math]. Установим: [math]p(v) := v, rank(v) := 0[/math]
2. Создадим для вершины [math]v[/math] пустые списки [math]\mathrm{NL_{LIST}}[/math] и [math]\mathrm{C_{LIST}}[/math].
3. Создадим [math]\mathrm{DFS_{LIST}}[/math] с одним элементом — вершина [math]v[/math]

Очевидно, что операция соблюдает инварианты и выполняется за [math]O(1)[/math]

Реализация операции Union

Пусть [math] T_A, T_B [/math] — деревья, реализующие множества [math]A[/math] и [math]B[/math] соответственно. Пусть размер одного из деревьев меньше [math]4[/math]; не умаляя общности — [math]size(T_B) \lt 4[/math]. Тогда действуем следующим образом:

1. [math]\forall v \in T_B : \: p(v) := root(T_A), \: rank(v) := 0[/math]
2. [math] rank(root(T_A)) := max \: \{ rank(root(T_A)), 1 \: \}[/math]
3. Присоединим [math]\mathrm{ DFS_{LIST}} [/math] и [math]\mathrm{C_{LIST}}[/math] для [math]T_B [/math] в конец [math]\mathrm{ DFS_{LIST}} [/math] и [math]\mathrm{C_{LIST}}[/math] для [math]T_A[/math]

Теперь рассмотрим случай, когда размеры обоих деревьев больше [math]4[/math]. Примем, не умаляя общности, что [math]rank(root(T_A)) \geqslant rank(root(T_B))[/math]. Тогда:

1. [math]p(root(T_B)) := root(T_A)[/math], и если [math]rank(root(T_A)) = rank(root(T_B))[/math], увеличим [math]rank(root(T_A))[/math] на [math]1[/math].
2. Вставим [math]root(T_B)[/math] в начала [math]\mathrm{ N_{LIST}} [/math] и [math]\mathrm{C_{LIST}}[/math] для [math]T_A[/math]
3. Вставим [math]\mathrm{ DFS_{LIST}} [/math] для [math]T_B [/math] в [math]\mathrm{ DFS_{LIST}} [/math] для [math]T_A [/math] сразу после [math]root(T_A)[/math]
4. Сделаем [math]\mathrm{ N_{LIST}} [/math] для [math]T_B [/math] пустым. (Мы работаем в предположении, что очистка списка не подразумевает удаления каждого элемента вручную)

Если в качестве идентификаторов множеств нам переданы произвольные представители этих множеств, нам придется запустить процедуру [math]\mathrm {Find}[/math] для каждого из них, чтобы найти корни деревьев. Без учета вызова процедуры [math]\mathrm {Find}[/math] мы сделаем [math]O(1)[/math] операций.

Реализация операции Find

В нашей реализации операции [math]\mathrm {Find}[/math] вместо уже известного нам метода сжатия путей (path compressing) мы будем использовать разделение путей (path splitting). Он заключается в том, чтобы при выполнении операции [math]\mathrm {Find}[/math] перевешивать элемент, от которого мы вызвались, не сразу к корню, а к собственному "дедушке". Такой метод сокращения пути приводит к той же амотризационной оценке для функции [math]\mathrm {Find}[/math], несмотря на то, что интуитивно кажется более медленным. Мы будем использовать именно разделение путей, потому что это серьезно упрощает поддержку списков и инвариантов.

Операция Relink

Реализуем процедуру [math] \mathrm { Relink(x) } [/math] — переподвешивание элемента [math]x[/math] к его "дедушке" с сохранением инвариантов и структуры списков.

1. Удалим [math] x [/math] из [math] \mathrm{C_{LIST}} \; p(x)[/math] и вставим его в [math] \mathrm{C_{LIST}} \; p(p(x))[/math] следующим образом:
   • Если [math]x[/math] имеет брата справа от себя, вставим его в [math] \mathrm{C_{LIST}} \; p(p(x))[/math] сразу слева от [math] p(x) [/math]
   • Иначе (если [math] x [/math] — крайний правый сын [math]p(x)[/math]) — вставим [math] x [/math] сразу справа от [math] p(x) [/math]
2. Обновим [math] \mathrm {DFS_{LIST}} [/math] следующим образом:
   • Если [math]x[/math] — крайний правый сын [math]p(x)[/math], то на предыдущем шаге мы вставили его в список детей [math]p(p(x))[/math] сразу после [math]p(x)[/math], следовательно — порядок обхода вершин из [math] p(p(x)) [/math] в глубину не изменился. Значит, нам не нужно менять [math] \mathrm {DFS_{LIST}} [/math].
   • В противном случае нам нужно поместить участок [math] \mathrm {DFS_{LIST}} [/math], соответствующий поддереву [math]x[/math], перед [math]p(x) [/math]. Этот участок — полуинтервал [math][x, l)[/math], где [math]l[/math] — сосед [math]x[/math] справа. Вырежем его и вставим перед [math]p(x) [/math].
3. Если после этого у [math]p(x)[/math] осталось менее [math]3[/math] детей, проделаем шаги [math]1[/math] и [math]2[/math] и с ними тоже.
4. Если после этого [math] p(x) [/math] стал листом, присвоим [math] rank(p(x)) := 0 [/math] и удалим [math] p(x) [/math] из [math]\mathrm{NL_{LIST}}[/math] корня дерева.
5. Если после этого [math]\mathrm{NL_{LIST}}[/math] корня стал пустым (это значит, что дерево стало сокращенным), присвоим [math] rank(root) := 1 [/math]

Очевидно, что [math]\mathrm{Relink} [/math] выполняется за [math]O(1)[/math]

Операция Find

Реализуем собственно операцию [math]\mathrm{Find(a)}[/math]:

1. Пусть [math]x[/math] — вершина дерева, ассоциированная с элементом [math]a[/math]
2. Пока [math]p(x) \neq root[/math], выполняем:
   1. [math]t := p(x)[/math]
   2. [math]Relink(x)[/math]
   3. [math]x := t[/math]

Реализация операции Delete

Сначала разработаем процедуру удаления узла из дерева, у которого [math]size(T) \leqslant 4[/math] — удаление из такого дерева даст нам сокращенное дерево. Назовем эту процедуру [math]\mathrm{ReducedTreeDelete(a)} [/math].

Операция ReducedTreeDelete

1. Если дерево не сокращенное, сделаем его сокращенным, просто переподвесив все вершины к корню. Так как дерево маленькое — [math]size(T) \leqslant 4[/math] — операция выполняется за [math]O(1)[/math]
2. Если [math]a[/math] ассоциирован с листом, просто удалим этот лист.
3. Иначе [math]a[/math] ассоциирован с корнем: просто поменяем [math]a[/math] местами с элементом из любого листа (любого сына корня) и удалим этот лист.

Теперь подумаем, как удалять элемент из полного дереве размера больше [math]4[/math]. После удаления дерево должно остаться полным.
Нам необходимо найти некоторый лист дерева, из которого мы удаляем элемент. Реализуем для этого процедуру [math]\mathrm{FindLeaf(a)}[/math].

Операция FindLeaf

1. Пусть элемент [math]a[/math] ассоциирован с вершиной [math]x[/math].
2. Если [math]x[/math] — лист, задача решена.
3. Если [math]x[/math] — корень дерева, то он является первым в [math]\mathrm{DFS_{LIST}}[/math]. Но при обходе в глубину последняя пройденная вершина всегда является листом, а значит — вершина, идущая в [math]\mathrm{DFS_{LIST}}[/math] перед корнем, является листом. Возвращаем ее.
4. В противном случае:
   • Если [math]x[/math] имеет брата справа — [math]r[/math], то перед тем как обойти [math]r[/math] поиском в глубину, мы обошли самый правый лист поддерева [math]x[/math]. Следовательно, нужный нам лист — [math]\mathrm{DFS_{LIST}}[r].prev[/math].
   • Иначе [math]x[/math] имеет брата слева — [math]l[/math], и по аналогичным рассуждениям листом является [math]\mathrm{DFS_{LIST}}[x].prev[/math].

Итак, мы нашли некоторый лист дерева за [math]O(1)[/math]. Теперь нам нужно просто уметь его удалять, но так, чтобы инварианты и структура списков сохранялись.

Операция DeleteLeaf

Пусть [math]x[/math] — удаляемый лист.

1. Извлекаем [math]x[/math] из [math]\mathrm{C_{LIST}} \; p(x) [/math] и из [math]\mathrm{DFS_{LIST}}[/math]
2. Удаляем узел [math]x[/math]

Следующие [math]2[/math] шага обеспечивают сохранение полноты дерева

1. Если [math]p(x) \neq root(T)[/math], вызовем [math]\mathrm{Relink}[/math] для 2 самых правых детей [math]p(x)[/math]
2. Иначе найдем среди детей [math]p(x)[/math] узел, не являющийся листом (с помощью [math]\mathrm{NL_{LIST}}[/math]), и вызовем [math]\mathrm{Relink}[/math] для [math]3[/math] его самых правых детей.

Так как операция [math]\mathrm{Relink}[/math] сохраняет полноту дерева и выполняется за [math]O(1)[/math], [math]\mathrm{DeleteLeaf}[/math], очевидно, обладает теми же свойствами.
Итак, соберем воедино операцию [math]\mathrm{Delete(a)}[/math]:

Операция Delete

Пусть элемент [math]a[/math] ассоциирован с вершиной [math]x[/math]

1. Если [math]size(T) \leqslant 4[/math], вызываем [math]\mathrm{ReducedTreeDelete(a)}[/math]
2. Иначе:
   1. [math]l := \mathrm{FindLeaf(a)} [/math]
   2. Поменяем элементы в [math]x[/math] и [math]l[/math] местами.
   3. [math]\mathrm{DeleteLeaf(l)}[/math]

Анализ

Основные положения

Докажем верхнюю оценку стоимости операции [math]\mathrm{Find}[/math] в [math]O(\log {n})[/math].

Определение:

Определим значение вершины [math]v[/math] — [math]val(v)[/math] — следующим образом: [math]val(v) = \left(\frac{3}{2} \right)^{rank(p(v))} [/math]

Определение:

Значение множества [math]A[/math] — [math]VAL(A)[/math] — сумма значений вершин [math]T_A[/math]: [math]VAL(A) = \sum\limits_{v \in T_A} {val(v)} [/math]

Нам необходимо доказать, что все определенные нами операции — [math]\mathrm{Makeset}[/math], [math]\mathrm{Union}[/math], [math]\mathrm{Find}[/math] и [math]\mathrm{Delete}[/math] — поддерживают следующий инвариант:

Инвариант 3

[math]VAL(A) \geqslant 2^{rank(A)} [/math]

Утверждение:

При выполнении инварианта 3 высота дерева не превышает [math]O(\log {n})[/math]

[math]\triangleright[/math]

Так как в [math]T_A[/math] есть [math]|A|[/math] вершин и [math]val(v) \leqslant \left(\frac{3}{2} \right)^{rank(A)}[/math], то: [math] 2^{rank(A)} \leqslant VAL(A) \leqslant |A| \left(\frac{3}{2} \right)^{rank(A)} \newline \newline |A| \geqslant \frac {2^{rank(A)}} {\left(\frac{3}{2} \right)^{rank(A)}} = \left( \frac {4} {3} \right)^{rank(A)} \newline \newline rank(A) \leqslant \log_{ \frac{4}{3} } { (|A|) } = O(\log {|A|}) = O(\log{n}) [/math] А так как [math]h(T_A) \leqslant rank(A)[/math], утверждение доказано.

[math]\triangleleft[/math]

Лемма (1):

Для всякого сокращенного дерева [math]T_A[/math] инвариант 3 выполняется

Доказательство:

[math]\triangleright[/math]

Если [math]h(T_A) = 0[/math] (т. е. дерево состоит только из корня), то [math]VAL(A) = \left( \frac{3}{2} \right)^{0} = 1 [/math] и [math] 2^{rank(A)} = 2^0 = 1 \Rightarrow VAL(A) = 2^{rank(A)} [/math]. Если [math]h(T_A) = 1[/math], то [math]VAL(A) \geqslant \left( \frac{3}{2} \right)^{1} + \left( \frac{3}{2} \right)^{0} = \frac{5}{2} [/math] и [math]2^{rank(A)} = 2^1 = 2 \Rightarrow VAL(A) \geqslant 2^{rank(A)}[/math]

[math]\triangleleft[/math]

Докажем теперь, что каждая из операций сохраняет инвариант 3.

Makeset

Т. к. операция [math]\mathrm{Makeset}[/math] создает сокращенное дерево, то по лемме 1 [math]\mathrm{Makeset}[/math] сохраняет инвариант 3

Union

Пусть для множеств [math]A[/math] и [math]B[/math] инвариант 3 выполняется.

Пусть [math]C = \mathrm{Union(A, B)}[/math]. Пусть, не умаляя общности, [math]rank(A) \gt rank(B)[/math]. Тогда мы подвесим [math]T_B[/math] к корню [math]T_A[/math], и [math]rank(C)[/math] будет равным [math]rank(A)[/math], и следовательно,

[math]VAL(C) \gt VAL(A) \geqslant 2^{rank(A)} = 2^{rank(C)}[/math]

Пусть теперь [math]rank(A) = rank(B)[/math], тогда [math]rank(C) = rank(A) + 1[/math] и имеем:

[math]VAL(C) \gt VAL(A) + VAL(B) \geqslant 2^{rank(A)} + 2^{rank(B)} = 2^{1 + rank(A)} = 2^{rank(C)} [/math]

Следовательно, операция [math]\mathrm{Union}[/math] сохраняет инвариант 3.

Find

Пусть для множества [math]A[/math] инвариант 3 выполняется.
Операция [math]\mathrm{Find}[/math] изменяет дерево [math]T_A[/math]. Если после выполнения [math]\mathrm{Find} \; T_A[/math] стало сокращенным, то инвариант 3 сохранен по лемме 1.
Осталось рассмотреть другой случай - когда до и после выполнения [math]\mathrm{Find} \; T_A[/math] было полным. Обозначим множество [math]A[/math] после выполнения [math]\mathrm{Find}[/math] как [math]A'[/math]
Так как [math]\mathrm{Find}[/math] изменяет [math]T_A[/math] только посредством операции [math]\mathrm{Relink}[/math], достаточно доказать, что [math]\mathrm{Relink}[/math] сохраняет инвариант 3.

Анализ операции Relink

Операция [math]\mathrm{Relink}[/math] переподвешивает узел [math]x[/math] к [math]p(p(x))[/math].
Пусть [math]y = p(x), g = p(y), k = rank(g) \Rightarrow rank(y) \leqslant k - 1[/math]. Следовательно, до переподвешивания [math]val(x) = \left( \frac{3}{2} \right)^{k - 1}[/math], а после переподвешивания [math]val(x) \leqslant \left( \frac{3}{2} \right)^{k}[/math]. Таким образом, при переподвешивании [math]x \; VAL(A)[/math] может только увеличиться. Тем временем [math]rank(A)[/math] остается неизменным, ведь [math]\mathrm{Relink}[/math] меняет ранг корня только тогда, когда дерево стало сокращенным, а сейчас мы рассматриваем только полные деревья. Из этого вытекает:
[math]VAL(A') \geqslant VAL(A) \geqslant 2^{rank(A)} = 2^{rank(A')}[/math]

Итак, операция [math]\mathrm{Relink}[/math] сохраняет инвариант 3, следовательно — операция [math]\mathrm{Find}[/math] сохраняет инвариант 3.

Delete

Пусть для множества [math]A[/math] инвариант 3 выполняется.
Если после выполнения [math]\mathrm{Delete} \; T_A[/math] стало сокращенным, то инвариант 3 сохранен по лемме 1.
Осталось рассмотреть случай, когда до и после выполнения [math]\mathrm{Delete} \; T_A[/math] было полным. Обозначим множество [math]A[/math] после выполнения [math]\mathrm{Delete}[/math] как [math]A'[/math]
Так как операция [math]\mathrm{FindLeaf}[/math] и обмен элементами между узлами не меняют структуры дерева, достаточно рассмотреть операцию [math]\mathrm{DeleteLeaf}[/math].

Анализ операции DeleteLeaf

Пусть [math]x[/math] — удаляемый элемент, [math]y = p(x)[/math].

• Если [math]y \neq root[/math], то обозначим [math]g = p(y), k = rank(g) \Rightarrow rank(y) \leqslant k - 1[/math]. Мы удаляем [math]x[/math] и отсоединяем [math]2[/math] его братьев, их суммарное значение не больше [math]3 \left( \frac {3} {2} \right) ^ {k - 1} [/math]. Потом мы подвешиваем [math]2[/math] братьев к [math]g[/math] — их суммарное значение становится [math]2 \left( \frac {3} {2} \right) ^ k [/math]. Итого, суммарное изменение значения не меньше
  [math]-3 \left( \frac {3} {2} \right) ^ {k - 1} + 2 \left( \frac {3} {2} \right) ^ k = 0[/math],
  

следовательно,

[math]VAL(A') \geqslant VAL(A)[/math]

[math]\mathrm{Delete} [/math] меняет [math] rank(A) [/math] только когда дерево становится сокращенным, а мы рассматриваем только полные, следовательно — [math] rank(A) [/math] не меняется, следовательно:

[math]VAL(A') \geqslant VAL(A) \geqslant 2^{rank(A)} = 2^{rank(A')}[/math]

• Если Если [math]y = root[/math], то обозначим [math]k = rank(y) \Rightarrow rank(x) \leqslant k - 1[/math]. Обозначим некоторого брата [math]x[/math], не являющегося листом, как [math]c \Rightarrow rank(c) \leqslant k - 1[/math]. Мы удаляем [math]x[/math] и переподвешиваем [math]3[/math] сыновей [math]c[/math], следовательно суммарное значение дерева сначала убывает на не более чем [math]\left( \frac {3} {2} \right) ^ k + 3 \left( \frac {3} {2} \right) ^ {k - 1}[/math] а после увеличивается на [math]3 \left( \frac {3} {2} \right) ^ k [/math]. Итого, суммарное изменение значения не меньше чем

[math] -\left( \frac {3} {2} \right) ^ k - 3 \left( \frac {3} {2} \right) ^ {k - 1} + 3 \left( \frac {3} {2} \right) ^ k[/math],

следовательно

[math]VAL(A') \geqslant VAL(A)[/math],

а так как [math]2^{rank(A)} = 2^{rank(A')}[/math], то

[math]VAL(A') \geqslant VAL(A) \geqslant 2^{rank(A)} = 2^{rank(A')}[/math]

Итак, операция [math]\mathrm{DeleteLeaf}[/math] сохраняет инвариант 3, а значит, и операция [math]\mathrm{Delete} [/math] сохраняет его.

Выводы

Лемма:

В вышеописанной структуре данных инвариант 3 сохраняется до и после каждой операции

Доказательство:

[math]\triangleright[/math]

Изначально дерево является сокращенным и инвариант 3 выполняется в нем по лемме 1; каждая последующая операция сохраняет инвариант — лемма доказана.

[math]\triangleleft[/math]

Следствие 1

Высота дерева никогда не превышает [math]O(\log {n})[/math], следовательно операция [math]\mathrm{Find}[/math] занимает [math]O(\log {n})[/math] в худшем случае.

Следствие 2

[math]\mathrm{Find}[/math] занимает [math]O(\alpha (n))[/math] в среднем.

Ссылки

• A. Ben-Amram, S. Yoffe. A Simple And Efficient Union-Find-Delete Algorithm
• S. Alstrup, I. L. Gørtz, T. Rauhe, M. Thorup, and U. Zwick. Union-find with constant time deletions