最終更新: 2021-01-19T03:44+0900
最近こういう記事を読んだ(20200912p01)。「【Python】平衡二分木が必要な時に代わりに何とかするテク【競プロ】 - Qiita」
その少し前に雰囲気で書こうとしたけど、バランスの取り方に対する理解が雑で完成しなかった(20200604p01.04)。
Ruby の標準添付ライブラリにある SortedSet は内部構造がハッシュテーブルでありキーの順序付けが利用できない。ありていに言えばキーの二分探索をしたいができない。「RBTree ライブラリ (https://rubygems.org/gems/rbtree) が利用可能である場合、内部記憶としてハッシュの代わりに RBTree を使用します
」ということが書いてあるけど、RBTree が利用可能だったことがない。
性能はまったく期待できない。まったく。
注意すれば省メモリにはなるかもしれないけど、出し入れのたびに配列の全長のおよそ半分を右へ左へ動かしていたのでは、他に何も期待できない。
注意を要するのは rotate_l/rotate_r の実装。このとき(20200905p01.07)のように、不必要に膨大なメモリ要求が実行速度まで低下させかねない。
すばらしき(20200912p01.03) Array#fill メソッドにならって、Array#rotate も第２引数以降を使って対象範囲を受け付けたらいい。
内部構造は「社長から始めて決まったやり方で社員を一列に並べていったら、ある社員とその部下と部下の部下以下末端までを一定の連続する範囲で表せるのではないかと考えた。なんのことはないそれって深さ優先探索と同じ順番だったのだけど」(20200607p01.02)と書いたときのものと同じ。
その後の検索で「最小共通祖先 [いかたこのたこつぼ]」というページを見つけて、「LCA」「オイラーツアー」という用語を仕入れている。そんな感じの構造。
ちょっと待て、このドメイン名は……。20200905p01.03 で参照した AtCoder の ikatakos さんと同じでは？
苦労の 70 % くらいは sink と push の２メソッドを見出すところにあった気がする。実装することではなくシグニチャを発見するまでのところに。でも、どういう操作が必要か、どういう操作であれば十分か、実装を始めてデバッグをする過程でしか見つけられないジレンマ。
以前にも似たようなことを書いている。「メソッド名を決めるまでで 9割が終わってる。」 そのときはその後の検索で「最小全域木」「プリム法」「クラスカル法」という用語を仕入れてクラスカル法で再実装しているが、今回はどうか。AVL木とか赤黒木とか知らないよ？>「平衡二分探索木 - Wikipedia」
ソート列における順序と内部配列における添字という、２つの数字を元にして each メソッドが簡略化できそうな気がする。したい。
つまり、現在の向き(行きか帰りか)と次の添字がわかるならスタックがいらなくなる。開始点(最小値の添字)はもうわかっている。
あっ、これ二分探索のためにあらかじめ並べ替えたソート済み配列だ(いま気がついた)。Array#bsearch_index と Array#insert で済むものをよくも難しく書き直したものだ。
メモリブロックの移動を減らすためにギチギチに詰め込まないでルーズに管理しようとしたら、固定長の大きさを持っていて最大値と最小値で特徴付けられる疎な配列(リスト)の入れ子構造に行き当たって、ピボットはいらないな、そうするとこれ木じゃないな、ただの(入れ子になった)ソート列になっちゃったな、と。じゃあ原点に戻ってあれも(並べ方が素直じゃないだけの)ソート列だな、と気がついた次第。
持っていることも忘れていた『[単行本] K. メールホルン, P. サンダース【アルゴリズムとデータ構造―基礎のツールボックス】 シュプリンガー・ジャパン株式会社』をぱらぱらめくってると、(a,b)-木という構造があって、これは木の各ノードが最長で長さ b の子ノード列を持つらしくて、つまりは入れ子になったソート列なんだけど……。
入れ子になったソート済み配列もやっぱり木？