logo

LCA n-ary Tree | Állandó lekérdezés O(1)

Különféle módszereket láttunk különböző időbonyolítással az LCA kiszámítására n-áris fában: -

1. módszer: Naív módszer (a gyökértől a csomópontig terjedő útvonal kiszámításával) | O(n) lekérdezésenként  
2. módszer: Sqrt Dekompozíció használata | O (Sqrt H)  
3. módszer: Sparse Matrix DP megközelítés használata | O(bejelentkezés) 

Tanulmányozunk egy másik módszert, amely gyorsabb lekérdezési idővel rendelkezik, mint az összes fenti módszer. Tehát a célunk az LCA kiszámítása lesz állandó idő ~ O(1) . Lássuk, hogyan érhetjük el. 

4. módszer: Tartomány minimális lekérdezése 

megbeszéltük LCA és RMQ a bináris fához . Itt tárgyaljuk az LCA-probléma RMQ-probléma konvertálását n-áris fához. 

  Pre-requisites:-     LCA in Binary Tree using RMQ     RMQ using sparse table  

Kulcsfogalom: Ezzel a módszerrel az LCA problémát RMQ (Range Minimum Query) problémára redukáljuk egy statikus tömbön keresztül. Miután ezt megtettük, a Tartomány minimális lekérdezéseit összekapcsoljuk a szükséges LCA lekérdezésekkel. 

Az első lépés az lesz, hogy a fát lapos lineáris tömbre bontjuk. Ehhez alkalmazhatjuk az Euler-sétát. Az Euler-séta megadja a grafikon előrendelési bejárását. Tehát végrehajtunk egy Euler-sétát a fán, és a csomópontokat egy tömbben tároljuk, amikor meglátogatjuk őket. Ez a folyamat csökkenti a fát > 16901489_1309372785813855_1903972436_n' title=


Most gondolkodjunk általánosságban: Tekintsünk a fa bármely két csomópontjára. Pontosan egy útvonal köti össze a csomópontokat, és a legkisebb mélységértékkel rendelkező csomópont lesz az adott két csomópont LCA-ja.
Most vegyünk bármelyik két különálló csomópontot be és v az Euler-sétatömbben. Most az u-tól v-ig tartó útvonal összes eleme az u és v csomópontok indexe között lesz az Euler-sétatömbben. Ezért csak ki kell számítanunk azt a csomópontot, amelynek minimális mélysége van az u és a v csomópont indexe között az euler tömbben. 

Ehhez egy másik tömböt fogunk fenntartani, amely tartalmazza az összes csomópont mélységét az Euler-sétatömbben elfoglalt pozíciójuknak megfelelően, így alkalmazhatjuk rá az RMQ algoritmusunkat.

Az alábbiakban látható az euler sétatömb a mélységi nyomvonal tömbjével párhuzamosan. 

16934185_1309372782480522_1333490382_n' title=

np.clip


Példa: - Vegyünk két csomópontot 6. csomópont és 7. csomópont az euler tömbben. A 6. és 7. csomópont LCA-jának kiszámításához a 6. és 7. csomópont közötti összes csomópont legkisebb mélységi értékét nézzük. 
Ezért csomópont 1 van a legkisebb mélység értéke = 0 és ezért ez a 6. és 7. csomópont LCA.

' title=

Végrehajtás:-  

We will be maintaining three arrays   1)  Euler Path   2)  Depth array   3)  First Appearance Index

Az Euler Path és Depth tömb megegyezik a fent leírtakkal

Első megjelenési index FAI[] : A First Appearance index Array az Euler Path tömb minden csomópontjának első pozíciójának indexét tárolja. FAI[i] = Az i-edik csomópont első megjelenése az Euler Walk tömbben. 

A fenti módszer megvalósítása az alábbiakban látható: -

Végrehajtás:

C++
// C++ program to demonstrate LCA of n-ary tree // in constant time. #include 'bits/stdc++.h' using namespace std; #define sz 101 vector < int > adj[sz]; // stores the tree vector < int > euler; // tracks the eulerwalk vector < int > depthArr; // depth for each node corresponding  // to eulerwalk int FAI[sz]; // stores first appearance index of every node int level[sz]; // stores depth for all nodes in the tree int ptr; // pointer to euler walk int dp[sz][18]; // sparse table int logn[sz]; // stores log values int p2[20]; // stores power of 2 void buildSparseTable(int n) {  // initializing sparse table  memset(dp-1sizeof(dp));  // filling base case values  for (int i=1; i<n; i++)  dp[i-1][0] = (depthArr[i]>depthArr[i-1])?i-1:i;  // dp to fill sparse table  for (int l=1; l<15; l++)  for (int i=0; i<n; i++)  if (dp[i][l-1]!=-1 and dp[i+p2[l-1]][l-1]!=-1)  dp[i][l] =  (depthArr[dp[i][l-1]]>depthArr[dp[i+p2[l-1]][l-1]])?  dp[i+p2[l-1]][l-1] : dp[i][l-1];  else  break; } int query(int lint r) {  int d = r-l;  int dx = logn[d];  if (l==r) return l;  if (depthArr[dp[l][dx]] > depthArr[dp[r-p2[dx]][dx]])  return dp[r-p2[dx]][dx];  else  return dp[l][dx]; } void preprocess() {  // memorizing powers of 2  p2[0] = 1;  for (int i=1; i<18; i++)  p2[i] = p2[i-1]*2;  // memorizing all log(n) values  int val = 1ptr=0;  for (int i=1; i<sz; i++)  {  logn[i] = ptr-1;  if (val==i)  {  val*=2;  logn[i] = ptr;  ptr++;  }  } } /**  * Euler Walk ( preorder traversal)  * converting tree to linear depthArray  * Time Complexity : O(n)  * */ void dfs(int curint prevint dep) {  // marking FAI for cur node  if (FAI[cur]==-1)  FAI[cur] = ptr;  level[cur] = dep;  // pushing root to euler walk  euler.push_back(cur);  // incrementing euler walk pointer  ptr++;  for (auto x:adj[cur])  {  if (x != prev)  {  dfs(xcurdep+1);  // pushing cur again in backtrack  // of euler walk  euler.push_back(cur);  // increment euler walk pointer  ptr++;  }  } } // Create Level depthArray corresponding // to the Euler walk Array void makeArr() {  for (auto x : euler)  depthArr.push_back(level[x]); } int LCA(int uint v) {  // trivial case  if (u==v)  return u;  if (FAI[u] > FAI[v])  swap(uv);  // doing RMQ in the required range  return euler[query(FAI[u] FAI[v])]; } void addEdge(int uint v) {  adj[u].push_back(v);  adj[v].push_back(u); } int main(int argc char const *argv[]) {  // constructing the described tree  int numberOfNodes = 8;  addEdge(12);  addEdge(13);  addEdge(24);  addEdge(25);  addEdge(26);  addEdge(37);  addEdge(38);  // performing required precalculations  preprocess();  // doing the Euler walk  ptr = 0;  memset(FAI-1sizeof(FAI));  dfs(100);  // creating depthArray corresponding to euler[]  makeArr();  // building sparse table  buildSparseTable(depthArr.size());  cout << 'LCA(67) : ' << LCA(67) << 'n';  cout << 'LCA(64) : ' << LCA(64) << 'n';  return 0; } 
Java
// Java program to demonstrate LCA of n-ary // tree in constant time. import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; class GFG{ static int sz = 101; @SuppressWarnings('unchecked') // Stores the tree static ArrayList<Integer>[] adj = new ArrayList[sz];  // Tracks the eulerwalk static ArrayList<Integer> euler = new ArrayList<>();  // Depth for each node corresponding static ArrayList<Integer> depthArr = new ArrayList<>();  // to eulerwalk // Stores first appearance index of every node static int[] FAI = new int[sz];  // Stores depth for all nodes in the tree static int[] level = new int[sz];  // Pointer to euler walk static int ptr; // Sparse table static int[][] dp = new int[sz][18]; // Stores log values static int[] logn = new int[sz]; // Stores power of 2 static int[] p2 = new int[20]; static void buildSparseTable(int n) {    // Initializing sparse table  for(int i = 0; i < sz; i++)  {  for(int j = 0; j < 18; j++)   {  dp[i][j] = -1;  }  }  // Filling base case values  for(int i = 1; i < n; i++)  dp[i - 1][0] = (depthArr.get(i) >   depthArr.get(i - 1)) ?   i - 1 : i;  // dp to fill sparse table  for(int l = 1; l < 15; l++)  for(int i = 0; i < n; i++)  if (dp[i][l - 1] != -1 &&  dp[i + p2[l - 1]][l - 1] != -1)  dp[i][l] = (depthArr.get(dp[i][l - 1]) >  depthArr.get(  dp[i + p2[l - 1]][l - 1])) ?   dp[i + p2[l - 1]][l - 1] :   dp[i][l - 1];  else  break; } static int query(int l int r)  {  int d = r - l;  int dx = logn[d];    if (l == r)  return l;    if (depthArr.get(dp[l][dx]) >   depthArr.get(dp[r - p2[dx]][dx]))  return dp[r - p2[dx]][dx];  else  return dp[l][dx]; } static void preprocess()  {    // Memorizing powers of 2  p2[0] = 1;  for(int i = 1; i < 18; i++)  p2[i] = p2[i - 1] * 2;  // Memorizing all log(n) values  int val = 1 ptr = 0;  for(int i = 1; i < sz; i++)   {  logn[i] = ptr - 1;  if (val == i)   {  val *= 2;  logn[i] = ptr;  ptr++;  }  } } // Euler Walk ( preorder traversal) converting // tree to linear depthArray  // Time Complexity : O(n) static void dfs(int cur int prev int dep) {    // Marking FAI for cur node  if (FAI[cur] == -1)  FAI[cur] = ptr;  level[cur] = dep;  // Pushing root to euler walk  euler.add(cur);  // Incrementing euler walk pointer  ptr++;  for(Integer x : adj[cur])  {  if (x != prev)  {  dfs(x cur dep + 1);  // Pushing cur again in backtrack  // of euler walk  euler.add(cur);  // Increment euler walk pointer  ptr++;  }  } } // Create Level depthArray corresponding // to the Euler walk Array static void makeArr() {  for(Integer x : euler)  depthArr.add(level[x]); } static int LCA(int u int v)  {    // Trivial case  if (u == v)  return u;  if (FAI[u] > FAI[v])  {  int temp = u;  u = v;  v = temp;  }  // Doing RMQ in the required range  return euler.get(query(FAI[u] FAI[v])); } static void addEdge(int u int v) {  adj[u].add(v);  adj[v].add(u); } // Driver code public static void main(String[] args) {  for(int i = 0; i < sz; i++)  {  adj[i] = new ArrayList<>();  }    // Constructing the described tree  int numberOfNodes = 8;  addEdge(1 2);  addEdge(1 3);  addEdge(2 4);  addEdge(2 5);  addEdge(2 6);  addEdge(3 7);  addEdge(3 8);  // Performing required precalculations  preprocess();  // Doing the Euler walk  ptr = 0;  Arrays.fill(FAI -1);  dfs(1 0 0);  // Creating depthArray corresponding to euler[]  makeArr();    // Building sparse table  buildSparseTable(depthArr.size());  System.out.println('LCA(67) : ' + LCA(6 7));  System.out.println('LCA(64) : ' + LCA(6 4)); } } // This code is contributed by sanjeev2552 
Python3
# Python program to demonstrate LCA of n-ary tree # in constant time. from typing import List # stores the tree adj = [[] for _ in range(101)] # tracks the eulerwalk euler = [] # depth for each node corresponding to eulerwalk depthArr = [] # stores first appearance index of every node FAI = [-1] * 101 # stores depth for all nodes in the tree level = [0] * 101 # pointer to euler walk ptr = 0 # sparse table dp = [[-1] * 18 for _ in range(101)] # stores log values logn = [0] * 101 # stores power of 2 p2 = [0] * 20 def buildSparseTable(n: int): # initializing sparse table for i in range(n): dp[i][0] = i-1 if depthArr[i] > depthArr[i-1] else i # dp to fill sparse table for l in range(1 15): for i in range(n): if dp[i][l-1] != -1 and dp[i+p2[l-1]][l-1] != -1: dp[i][l] = dp[i+p2[l-1]][l-1] if depthArr[dp[i][l-1] ] > depthArr[dp[i+p2[l-1]][l-1]] else dp[i][l-1] else: break def query(l: int r: int) -> int: d = r-l dx = logn[d] if l == r: return l if depthArr[dp[l][dx]] > depthArr[dp[r-p2[dx]][dx]]: return dp[r-p2[dx]][dx] else: return dp[l][dx] def preprocess(): global ptr # memorizing powers of 2 p2[0] = 1 for i in range(1 18): p2[i] = p2[i-1]*2 # memorizing all log(n) values val = 1 ptr = 0 for i in range(1 101): logn[i] = ptr-1 if val == i: val *= 2 logn[i] = ptr ptr += 1 def dfs(cur: int prev: int dep: int): global ptr # marking FAI for cur node if FAI[cur] == -1: FAI[cur] = ptr level[cur] = dep # pushing root to euler walk euler.append(cur) # incrementing euler walk pointer ptr += 1 for x in adj[cur]: if x != prev: dfs(x cur dep+1) # pushing cur again in backtrack # of euler walk euler.append(cur) # increment euler walk pointer ptr += 1 # Create Level depthArray corresponding # to the Euler walk Array def makeArr(): global depthArr for x in euler: depthArr.append(level[x]) def LCA(u: int v: int) -> int: # trivial case if u == v: return u if FAI[u] > FAI[v]: u v = v u # doing RMQ in the required range return euler[query(FAI[u] FAI[v])] def addEdge(u v): adj[u].append(v) adj[v].append(u) # constructing the described tree numberOfNodes = 8 addEdge(1 2) addEdge(1 3) addEdge(2 4) addEdge(2 5) addEdge(2 6) addEdge(3 7) addEdge(3 8) # performing required precalculations preprocess() # doing the Euler walk ptr = 0 FAI = [-1] * (numberOfNodes + 1) dfs(1 0 0) # creating depthArray corresponding to euler[] makeArr() # building sparse table buildSparseTable(len(depthArr)) print('LCA(67) : ' LCA(6 7)) print('LCA(64) : ' LCA(6 4)) 
C#
// C# program to demonstrate LCA of n-ary // tree in constant time. using System; using System.Collections.Generic; public class GFG {  static int sz = 101;  // Stores the tree  static List<int>[] adj = new List<int>[sz];    // Tracks the eulerwalk  static List<int> euler = new List<int>();    // Depth for each node corresponding  static List<int> depthArr = new List<int>();    // to eulerwalk  // Stores first appearance index of every node  static int[] FAI = new int[sz];    // Stores depth for all nodes in the tree  static int[] level = new int[sz];    // Pointer to euler walk  static int ptr;    // Sparse table  static int[] dp = new int[sz 18];    // Stores log values  static int[] logn = new int[sz];    // Stores power of 2  static int[] p2 = new int[20];    static void buildSparseTable(int n)  {  // Initializing sparse table  for(int i = 0; i < sz; i++)  {  for(int j = 0; j < 18; j++)   {  dp[ij] = -1;  }  }    // Filling base case values  for(int i = 1; i < n; i++)  dp[i - 10] = (depthArr[i] > depthArr[i - 1]) ? i - 1 : i;    // dp to fill sparse table  for(int l = 1; l < 15; l++)  for(int i = 0; i < n; i++)  if (dp[il - 1] != -1 && dp[i + p2[l - 1]l - 1] != -1)  dp[il] = (depthArr[dp[il - 1]] > depthArr[dp[i + p2[l - 1]l - 1]]) ? dp[i + p2[l - 1]l - 1] : dp[il - 1];  else  break;  }    static int query(int l int r)   {  int d = r - l;  int dx = logn[d];    if (l == r)  return l;    if (depthArr[dp[ldx]] > depthArr[dp[r - p2[dx]dx]])  return dp[r - p2[dx]dx];  else  return dp[ldx];  }    static void preprocess()   {  // Memorizing powers of 2  p2[0] = 1;  for(int i = 1; i < 18; i++)  p2[i] = p2[i - 1] * 2;    // Memorizing all log(n) values  int val = 1 ptr = 0;  for(int i = 1; i < sz; i++)   {  logn[i] = ptr - 1;  if (val == i)   {  val *= 2;  logn[i] = ptr;  ptr++;  }  }  }    // Euler Walk ( preorder traversal) converting  // tree to linear depthArray   // Time Complexity : O(n)  static void dfs(int cur int prev int dep)  {  // Marking FAI for cur node  if (FAI[cur] == -1)  FAI[cur] = ptr;    level[cur] = dep;    // Pushing root to euler walk  euler.Add(cur);    // Incrementing euler walk pointer  ptr++;    foreach (int x in adj[cur])  {  if (x != prev)  {  dfs(x cur dep + 1);    euler.Add(cur);    ptr++;  }  }  }    // Create Level depthArray corresponding  // to the Euler walk Array  static void makeArr()  {  foreach (int x in euler)  depthArr.Add(level[x]);  }    static int LCA(int u int v)   {  // Trivial case  if (u == v)  return u;    if (FAI[u] > FAI[v])  {  int temp = u;  u = v;  v = temp;  }    // Doing RMQ in the required range  return euler[query(FAI[u] FAI[v])];  }    static void addEdge(int u int v)  {  adj[u].Add(v);  adj[v].Add(u);  }  // Driver Code  static void Main(string[] args)  {  int sz = 9;  adj = new List<int>[sz];  for (int i = 0; i < sz; i++)  {  adj[i] = new List<int>();  }  // Constructing the described tree  int numberOfNodes = 8;  addEdge(1 2);  addEdge(1 3);  addEdge(2 4);  addEdge(2 5);  addEdge(2 6);  addEdge(3 7);  addEdge(3 8);  // Performing required precalculations  preprocess();  // Doing the Euler walk  ptr = 0;  Array.Fill(FAI -1);  dfs(1 0 0);  // Creating depthArray corresponding to euler[]  makeArr();  // Building sparse table  buildSparseTable(depthArr.Count);  Console.WriteLine('LCA(67) : ' + LCA(6 7));  Console.WriteLine('LCA(64) : ' + LCA(6 4));  }   } // This code is contributed by Prince Kumar 
JavaScript
let adj = []; for (let _ = 0; _ < 101; _++) {  adj.push([]); } // tracks the eulerwalk let euler = []; // depth for each node corresponding to eulerwalk let depthArr = []; // stores first appearance index of every node let FAI = new Array(101).fill(-1); // stores depth for all nodes in the tree let level = new Array(101).fill(0); // pointer to euler walk let ptr = 0; // sparse table let dp = []; for (let _ = 0; _ < 101; _++) {  dp.push(new Array(18).fill(-1)); } // stores log values let logn = new Array(101).fill(0); // stores power of 2 let p2 = new Array(20).fill(0); function buildSparseTable(n) {  // initializing sparse table  for (let i = 0; i < n; i++) {  dp[i][0] = i - 1 >= 0 && depthArr[i] > depthArr[i - 1] ? i - 1 : i;  }  // dp to fill sparse table  for (let l = 1; l < 15; l++) {  for (let i = 0; i < n; i++) {  if (  dp[i][l - 1] !== -1 &&  dp[i + p2[l - 1]][l - 1] !== -1  ) {  dp[i][l] =  depthArr[dp[i][l - 1]] >  depthArr[dp[i + p2[l - 1]][l - 1]]  ? dp[i + p2[l - 1]][l - 1]  : dp[i][l - 1];  } else {  break;  }  }  } } function query(l r) {  let d = r - l;  let dx = logn[d];  if (l === r) {  return l;  }  if (depthArr[dp[l][dx]] > depthArr[dp[r - p2[dx]][dx]]) {  return dp[r - p2[dx]][dx];  } else {  return dp[l][dx];  } } function preprocess() {  // memorizing powers of 2  p2[0] = 1;  for (let i = 1; i < 18; i++) {  p2[i] = p2[i - 1] * 2;  }  // memorizing all log(n) values  let val = 1;  ptr = 0;  for (let i = 1; i < 101; i++) {  logn[i] = ptr - 1;  if (val === i) {  val *= 2;  logn[i] = ptr;  ptr += 1;  }  } } function dfs(cur prev dep) {  // marking FAI for cur node  if (FAI[cur] === -1) {  FAI[cur] = ptr;  }  level[cur] = dep;  // pushing root to euler walk  euler.push(cur);  // incrementing euler walk pointer  ptr += 1;  for (let x of adj[cur]) {  if (x !== prev) {  dfs(x cur dep + 1);  // pushing cur again in backtrack  // of euler walk  euler.push(cur);  // increment euler walk pointer  ptr += 1;  }  } } // Create Level depthArray corresponding // to the Euler walk Array function makeArr() {  for (let x of euler) {  depthArr.push(level[x]);  } } function LCA(u v) {  // trivial case  if (u === v) {  return u;  }  if (FAI[u] > FAI[v]) {  [u v] = [v u];  }  // doing RMQ in the required range  return euler[query(FAI[u] FAI[v])]; } function addEdge(u v) {  adj[u].push(v);  adj[v].push(u); } // constructing the described tree let numberOfNodes = 8; addEdge(1 2); addEdge(1 3); addEdge(2 4); addEdge(2 5); addEdge(2 6); addEdge(3 7); addEdge(3 8); // performing required precalculations preprocess(); // doing the Euler walk ptr = 0; FAI = new Array(numberOfNodes + 1).fill(-1); dfs(1 0 0); // creating depthArray corresponding to euler[] makeArr(); // building sparse table buildSparseTable(depthArr.length); console.log('LCA(67) : ' LCA(6 7)); console.log('LCA(64) : ' LCA(6 4)); 

Kimenet
LCA(67) : 1 LCA(64) : 2

Megjegyzés: Előszámoljuk a 2-es összes szükséges hatványát, és előre kiszámítjuk az összes szükséges log értéket is, hogy biztosítsuk a lekérdezésenkénti állandó időbonyolultságot. Ellenkező esetben, ha minden lekérdezési művelethez naplózást végeztünk volna, az időbonyolultságunk nem lett volna állandó.

java regex for

Időbeli összetettség: Az LCA-ról az RMQ-ra való átalakítási folyamatot az Euler Walk végzi el, amely szükséges On) idő. 
A ritka tábla előfeldolgozása az RMQ-ban O(nlogn) időt vesz igénybe, és az egyes lekérdezések megválaszolása állandó idejű folyamat. Ezért az általános időkomplexitás O(nlogn) - előfeldolgozás és O(1) minden egyes lekérdezéshez.

Kiegészítő tér: O(n+sz)

 

Kvíz létrehozása