Техника частичного каскадирования — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Добавлен первый способ решения)
(Закончена тема "различные подходы к решению")
Строка 2: Строка 2:
  
 
{{Задача
 
{{Задача
|definition = Дано <tex> k </tex> каталогов <tex> C_i </tex>, каталог <tex>i</tex> представляет собой упорядоченный массив размера <tex> n_i </tex>. Поступают запросы, которые представляют собой один элемент <tex> x </tex>. Требуется для каждого запроса определить в каждом каталоге элемент меньше либо равный <tex> x </tex>.   
+
|definition = Дано <tex> k </tex> каталогов <tex> C_i </tex>, каталог <tex>i</tex> представляет собой упорядоченный массив размера <tex> n_i </tex>. Поступают запросы, которые представляют собой один элемент <tex> x </tex>. Требуется для каждого запроса определить в каждом каталоге максимальный элемент меньше либо равный <tex> x </tex>.   
 
}}
 
}}
 +
 +
[[Файл:FCT_pic1.jpg|500px|right|thumb|Пример ответа на запрос]]
  
 
== Различные подходы к решению ==
 
== Различные подходы к решению ==
Строка 11: Строка 13:
 
1) Пусть пришел запрос <tex> x </tex>. Пробежимся по всем каталогам. Пусть мы находимся в <tex> i</tex>-ом каталоге, тогда мы можем ответить на запрос для данного каталога за <tex> O(\log n_i) </tex> используя бинарный поиск. Так как каталогов <tex> k </tex> штук, то в итоге мы обработаем запрос за <tex> O(k \log n) </tex>. Для хранения всех каталогов понадобится <tex> \Theta(n) </tex> памяти.
 
1) Пусть пришел запрос <tex> x </tex>. Пробежимся по всем каталогам. Пусть мы находимся в <tex> i</tex>-ом каталоге, тогда мы можем ответить на запрос для данного каталога за <tex> O(\log n_i) </tex> используя бинарный поиск. Так как каталогов <tex> k </tex> штук, то в итоге мы обработаем запрос за <tex> O(k \log n) </tex>. Для хранения всех каталогов понадобится <tex> \Theta(n) </tex> памяти.
 
<br>
 
<br>
 +
2) Для второго способа построим сбалансированное бинарное дерево поиска их всех элементов всех каталогов. В каждой вершине дерева будет хранится дополнительно кортеж из <tex> k </tex> элементов - максимальных представителей каталогов меньше либо равных ключу вершины. Таким образом такая структура будет занимать <tex> O(n) </tex> на дерево поиска и <tex> O(kn) </tex> на дополнительные кортежи.Тогда для ответа на запрос <tex> x </tex> найдем в дереве поиска максимальный ключ меньше либо равный <tex> x </tex> и выведем <tex> k </tex> элементов соответствующего кортежа, итого ответ на запрос производится за <tex> O(\log n + k) </tex>.
 +
<br> <br>
 +
Итого имеем
 +
{| class="wikitable"
 +
|-
 +
! Тип подхода к решению !! Необходимая память !! Время ответа на один запрос
 +
|-
 +
| <center><tex> k </tex> бинарных поисков </center> || <center><tex> \Theta(n) </tex></center> ||  <center><tex> O(k \log n) </tex></center>
 +
|-
 +
| <center>Построение бинарного дерева поиска с кортежами</center> || <center><tex> O(kn) </tex></center> || <center><tex> O(\log n + k) </tex></center>
 +
|}

Версия 16:25, 7 июня 2017

Техника частичного каскадирования (англ. fractional cascading technique) — это способ организации структуры данных, который предназначен для быстрого итеративного поиска в [math] k [/math] каталогах.


Задача:
Дано [math] k [/math] каталогов [math] C_i [/math], каталог [math]i[/math] представляет собой упорядоченный массив размера [math] n_i [/math]. Поступают запросы, которые представляют собой один элемент [math] x [/math]. Требуется для каждого запроса определить в каждом каталоге максимальный элемент меньше либо равный [math] x [/math].


Пример ответа на запрос

Различные подходы к решению

Пусть [math] n = \sum\limits_{i = 1}^k n_i [/math].
1) Пусть пришел запрос [math] x [/math]. Пробежимся по всем каталогам. Пусть мы находимся в [math] i[/math]-ом каталоге, тогда мы можем ответить на запрос для данного каталога за [math] O(\log n_i) [/math] используя бинарный поиск. Так как каталогов [math] k [/math] штук, то в итоге мы обработаем запрос за [math] O(k \log n) [/math]. Для хранения всех каталогов понадобится [math] \Theta(n) [/math] памяти.
2) Для второго способа построим сбалансированное бинарное дерево поиска их всех элементов всех каталогов. В каждой вершине дерева будет хранится дополнительно кортеж из [math] k [/math] элементов - максимальных представителей каталогов меньше либо равных ключу вершины. Таким образом такая структура будет занимать [math] O(n) [/math] на дерево поиска и [math] O(kn) [/math] на дополнительные кортежи.Тогда для ответа на запрос [math] x [/math] найдем в дереве поиска максимальный ключ меньше либо равный [math] x [/math] и выведем [math] k [/math] элементов соответствующего кортежа, итого ответ на запрос производится за [math] O(\log n + k) [/math].

Итого имеем

Тип подхода к решению Необходимая память Время ответа на один запрос
[math] k [/math] бинарных поисков
[math] \Theta(n) [/math]
[math] O(k \log n) [/math]
Построение бинарного дерева поиска с кортежами
[math] O(kn) [/math]
[math] O(\log n + k) [/math]