Изменения
Нет описания правки
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 ==
}}
Для начала решим обе задачи.
Первая задача решается методом [[Сортировка_слиянием|qevide&conqure (рус. разделяй и властвуй)]] {{- --}} давайте разделим массив <tex>a[0...n-1]</tex> на 2 массива <tex>a[0...\frac{n}{2} - 1]</tex> и <tex>a[\frac{n}{2}...n-1]</tex> и рекурсивно решим задачу для каждого из них. Осталось научиться находить количество искомых пар <tex>(i, j)</tex>, таких что <tex>i < \frac{n}{2}, j \geqslant \frac{n}{2}</tex>. Для этого воспользуемся другой известной техникой {{--- }} методом двух указателей. Посчитаем массив префиксных сумм для правой половины <tex>pref[i] = \sum_{j=\frac{n}{2}}^{i} a_j</tex> и суффиксных (<tex>suf[i] = \sum_{j=i}^{\frac{n}{2} + 1} a_j</tex>) {{- --}} для левой. Заведем два указателя (<tex>p_1</tex> и <tex>p_2</tex>). Изначально установим <tex>p_1 = \frac{n}{2} - l + 1, p_2 = \frac{n}{2}</tex>. Пока <tex>p_2 - 1> \frac{n}{2}</tex> и
<tex>pref[p_2] + suf[p_1] > W </tex> будем уменьшать <math>p_2</math> на <math>1</math>. Если после этого <math>pref[p_2] + suf[p_1] \leqslant W</math>, то к ответу прибавим <math>(p_2 - \frac{n}{2} + 1) * (\frac{n}{2} - p_1)</math>, посго, увеличим <math>p_1</math> на <math/math>. Так будем делать, пока <math>p_1 < \frac{n}{2}</math>. В конце сложим текущий ответ и ответы для половин массива {{- --}} получим ответ на задачу. Асимптотика такого алгоритма : <tex>T(n) = 2 * T(n / 2) + O(n) = O(n)</tex>
Вторая задача имеет запросы на изменение и поэтому надо применить динамическую версию qevide&conqure {{- --}} [[Дерево_отрезков._Построение|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 <tex>b_i = 0</tex>, если в i-м городе принимает госпиталь и <tex>b_i = 1</tex> 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) (<tex>O(n \cdot log^2(n)</tex>) Бинарным поиском ищем ближайший слева и ближайший справа к i-му городу госпиталь (такой город <math>j</math>, что <tex>\min\limits_{k=i..j}b_k= 1</tex>). Для этого внутри бинарного поиска каждый раз делаем запрос на поиск минимума в дереве отрезков.
б) (<tex>O(n \cdot log(n)</tex>) 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.
}}
Для решения новой задачи применим ту же идею, что и была до этого {{- --}} разделяй и властвуй. Для этого нам потребуется следующий объект :
{{Определение
'''Центроидом дерева''' (англ. ''centroid'') называется такая вершина <math>v</math> дерева <math>t</math>, после удаления которой дерево разбивается на несколько (<math>k</math>) поддеревьев <tex>t_1, t_2,..., t_k</tex>, таких что для каждого <math>i</math> : <tex>|t_i| \leqslant \frac{n}{2}</tex>, т.е. размер каждого поддерева не превосходит половины размера исходного дерева.
}}
Итак, в случае дерева идея разделяй-и-властвуй из предыдущего пункта будет формулироваться так : найдем центроид (доказательство её существования и алгоритм нахождение см. далее). Предположим, что мы сумели найти центроид за <math>O(n)</math>, где <math>n</math> {{- --}} размер дерева. Тогда, как и в упрощенной версии задачи {{--- }} рекурсивно найдем ответ для всех поддеревьев <tex>t_1, t_2,..., t_k</tex>, после чего попытаемся найти недостающие пары вершин, находящиехя в разных поддеревьях и удовлетворяющих вопросу задачи. Для этого будем отвечать на следующие запросы : пусть мы сейчас считаем все пары, где первая из вершин находится в поддереве <math>t_i</math> и мы в некоторой структуре данных <math>S</math> храним все вершины остальных деревьев (каждую вершину задаем парой <math>(depth(v), length(v))</math> {{--- }} глубина вершины и длина пути до нее из корня поддерева), расстояние до которых от корня их поддерева не превышает <math>min(l, n)</math>. Тогда просто пройдемся по всем вершинам <math>u</math> поддерева <math>t_i</math> и прибавим к ответу число вершин в структуре <math>S</math>, таких, что <tex>depth(u) \leqslant l - depth(v)</tex> и <tex>length(u) \leqslant l - length(v)</tex>. Это двумерные запросы, на которые можно отвечать за <math>O(log^2(n)</math> с помощью [[Многомерное_дерево_отрезков|2d-дерева отрезков]], либо за <math>O(log(n))</math> с помощью [[Перечисление_точек_в_произвольном_прямоугольнике_за_n_*_log_%5E(d_-_1)_n_(range_tree)|техники поиска точек в d-мерном пространстве]]. Также читателю предлагается придумать и более эффективные и простые способы решить эту подзадачу.
Оценим итоговую асимптотику : <tex>T(n) = k * T(n / k) + O(n \cdot log(n))</tex>. Решая это рекурентное соотношение, получим <math>O(n \cdot log(n))</math>.
В любом дереве t существует центроид.
|proof=
Рассмотрим корень дерева <math>(r)</math>. Положим изначально <math>v = r</math>. Изначально <math>|subtree(v)| = n</math>. Среди всех детей <math>v</math> выберем вершину <math>u</math> с максимальным размером поддерева. Если <math>v</math> {{- --}} не центроид, то положим <math>v = u</math> и продолжим выбор нового u, иначе - остановимся. Докажем, что мы в какой-то момент остановимся. Пусть в призвольный момент времени <math>v</math> - не центроид и размер её наддерева меньше <math>\frac{n}{2}</math>, значит максимальное поддерево имеет размер больше чем <math>\frac{n}{2}</math>, т.е. <math>|subtree(u)| > \frac{n}{2}</math>, а значит размер "наддерева" вершины <math>u</math> равен <tex>n - |subtree(u)| < \frac{n}{2}</tex>. При этом теперь размер любого поддерева, на которое распадется дерево t при удалении вершины <math>u</math> не превосходит <math>|subtree(u)| - 1</math>, т.к. наддерево имеет размер меньше, чем поддерево <math>u</math>, а любое поддерево вершины <math>u</math> имеет хотя бы на <math>1</math> вершину меньше (сама вершина <math>u</math>). По индукции получаем, что в любой момент времени размер наддерева вершины v меньше <math>\frac{n}{2}</math>, значит мы будем спускаться только вниз по дереву <math>t</math>, и при переходе к вершине <math>u</math> - сыну <math>v</math> размер максимального поддерева уменьшится как минимум на <math>1</math>. Значит не более чем за <math>n</math> шагов наши действия прекратятся и мы окажемся в центроиде дерева <math>t</math>, ч.т.д.
Итак, мы конструктивно доказали существование центроида и привели линейный относительно размера дерева алгоритм его нахождения.
}}
== Динамическая центроидная декомпозиция (дерево центроидной декомпозиции) ==
Теперь вернемся ко второй задаче введения. Для ее решения мы пользовались динамичекой версией devide&conqure {{- --}} деревом отрезков. В предыдущем пункте мы определили статический оналог devide&conqure для дерева. Теперь обобщим этот метод для динамических задач.
{{Определение
|definition=
*[[:Heavy-light_декомпозиция|Heavy-light декомпозиция]]
*[[:Метод_двоичного_подъема| Метод двоичного подъема]]
[[Категория:Алгоритмы и структуры данных]]