Деревья Эйлерова обхода

Введение

Для решения задачи о динамической связности (англ.dynamic connectivity problem) требуется выполнение следующих операций:

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

Дерево эйлерова обхода (англ.Euler tour tree) — способ представления динамического дерева, позволяющий выполнять указанные операции 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.

Свойство эйлерова обхода

Представим дерево в виде последовательности вершин, посещеннных в порядке эйлерова обхода с корнем в вершине [math]a[/math].

При этом последовательность вершин между первым и последним вхождением вершины [math]h[/math] дает эйлеров обход поддерева с корнем [math]h[/math].

Операции

Изменение корня дерева (переподвешивание)

Дано дерево с корнем в вершине [math]a[/math]. Требуется переподвесить его к вершине [math]h[/math].

Для переподвешивания (англ. rerooting) необходимо:

• Разбить эйлеров обход на три части [math]S1 [/math], [math]H[/math], и [math]S2 [/math], где [math]H[/math] состоит из вершин между первым и последним вхождением нового корня [math]h[/math].
• Удалить первую вершину в [math]S1 [/math].
• Соединить в следующем порядке: [math]H[/math], [math]S2 [/math], [math]S1 [/math].
• Добавить [math]\{h\}[/math] в конец последовательности.

В результате получим:

Добавление ребра

Для связывания деревьев [math]T1 [/math] и [math]T2[/math], где [math]c\in T1\ [/math], а [math]g\in T2\[/math] добавлением ребра [math]\{c, g\} \[/math] необходимо:

• Переподвесить дерево [math]T1[/math] к вершине [math]c[/math].
• Переподвесить дерево [math]T2[/math] к вершине [math]g[/math].
• Соединить получившиеся эйлеровы обходы.
• Добавить [math]\{c\}[/math] в конец последовательности.

В результате получим:

Разрезание ребра

Для разбиения дерева на два поддерева путем разрезания ребра [math]\{g, j\} \[/math] (если оно существует) необходимо:

• Переподвесить дерево к вершине [math]g[/math].
• Разделить дерево на части [math]E1, V, E2[/math], где [math]V[/math] отрезок между первым и последним вхождением вершины [math]j[/math].
• Эйлеров обход первого поддерева образуется соединением [math]E1[/math] и [math]E2[/math], с удалением повторного [math]\{g\}[/math] в месте их соединения.
• Эйлеров обход второго поддерева образует [math]V[/math].

В результате получим:

Реализация структуры

Задача:

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 [math]\mathrm{link}[/math] и [math]\mathrm{cut}[/math] сводится к [math]O(1)[/math] соединений и разбиений отрезков в последовательности вершин эйлерова обхода.

Рассмотрим следующие структуры данных для определения времени выполнения разбиения и соединения последовательностей, а также определение принадлежности вершин одной компоненте связности.

Связные списки

Каждое разбиение и соединение последовательностей требует [math]O(1)[/math].

Для каждой вершины будем хранить указатели на первое и последнее вхождение вершины в последовательность. Тогда возможно определять первое и последнее вхождение вершины за [math]O(1)[/math].

Однако,используя двусвязные списки определение принадлежности вершин одной компоненте связности занимает [math]O(\log n)[/math] в худшем случае.

Balanced Trees

These are not binary search trees. We're using the shape of a red/black tree to ensure balance.

Observation 1: Can still store pointers to the first and last occurrence of each tree node.

Observation 2: If nodes store pointers to their parents, can answer is-connected(u, v) in time O(log n) by seeing if u and v are in the same tree.

Observation 3: Red/black trees can be split and joined in time O(log n) each.

The data structure:
Represent each tree as an Euler tour.
Store those sequences as balanced binary trees.
Each node in the original forest stores a pointer to its first and last occurrence.
Each node in the balanced trees stores a pointer to its parent.
link, cut, and is-connected queries take time only O(log n) each.

Сравнительная табличка

Похожие структуры

Про link-cut trees