LCA за n-арно дърво | Постоянна заявка O(1)
Виждали сме различни методи с различна времева сложност за изчисляване на LCA в n-арно дърво: -
Метод 1: Наивен метод (чрез изчисляване на пътя от корен до възел) | O(n) на заявка
Метод 2: Използване на Sqrt декомпозиция | O(sqrt H)
Метод 3: Използване на DP подход на разредена матрица | O(вход)
Нека проучим друг метод, който има по-бързо време за заявка от всички горепосочени методи. Така че нашата цел ще бъде да изчислим LCA постоянно време ~ O(1) . Да видим как можем да го постигнем.
Метод 4: Използване на заявка за минимален диапазон
Обсъждали сме LCA и RMQ за двоично дърво . Тук обсъждаме преобразуването на LCA проблем в RMQ проблем за n-арно дърво.
Pre-requisites:- LCA in Binary Tree using RMQ RMQ using sparse table
Ключова концепция: В този метод ние ще редуцираме нашия проблем с LCA до проблем с RMQ (заявка за минимален диапазон) върху статичен масив. След като направим това, тогава ще свържем заявките за минимален обхват с необходимите заявки за LCA.
Първата стъпка ще бъде да разложим дървото на плосък линеен масив. За да направим това, можем да приложим разходката на Ойлер. Разходката на Ойлер ще даде предварителното обхождане на графиката. Така че ще извършим обход на Ойлер върху дървото и ще съхраняваме възлите в масив, докато ги посещаваме. Този процес намалява дървото > 
Сега нека помислим в общи линии: Помислете за всеки два възела на дървото. Ще има точно един път, свързващ двата възела и възелът, който има най-малката стойност на дълбочината в пътя, ще бъде LCA на двата дадени възела.
Сега вземете всеки два различни възела, да речем в и v в масива на Ойлер. Сега всички елементи в пътя от u до v ще лежат между индекса на възлите u и v в масива на Ойлер. Следователно просто трябва да изчислим възела с минималната дълбочина между индекса на възел u и възел v в масива на euler.
За целта ще поддържаме друг масив, който ще съдържа дълбочината на всички възли, съответстващи на тяхната позиция в масива за обхождане на Ойлер, така че да можем да приложим нашия RMQ алгоритъм върху него.
Дадена по-долу е матрицата на Ойлер, успоредна на нейната решетка с дълбочина.
Пример: - Разгледайте два възела възел 6 и възел 7 в масива на Ойлер. За да изчислим LCA на възел 6 и възел 7, ние търсим най-малката стойност на дълбочината за всички възли между възел 6 и възел 7.
Следователно възел 1 има най-малък стойност на дълбочината = 0 и следователно това е LCA за възел 6 и възел 7.
Изпълнение: -
We will be maintaining three arrays 1) Euler Path 2) Depth array 3) First Appearance Index
Euler Path и Depth array са същите като описаните по-горе
Индекс на първото появяване FAI[] : Индексният масив на първото появяване ще съхранява индекса за първата позиция на всеки възел в масива на Euler Path. FAI[i] = Първо появяване на i-тия възел в масива на Euler Walk.
Изпълнението на горния метод е дадено по-долу: -
Изпълнение:
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 -1 sizeof ( 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 l int 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 = 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) * */ 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 . push_back ( cur ); // incrementing euler walk pointer ptr ++ ; for ( auto x : adj [ cur ]) { if ( x != prev ) { dfs ( x cur dep + 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 u int v ) { // trivial case if ( u == v ) return u ; if ( FAI [ u ] > FAI [ v ]) swap ( u v ); // doing RMQ in the required range return euler [ query ( FAI [ u ] FAI [ v ])]; } void addEdge ( int u int 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 ( 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 ; memset ( FAI -1 sizeof ( FAI )); dfs ( 1 0 0 ); // creating depthArray corresponding to euler[] makeArr (); // building sparse table buildSparseTable ( depthArr . size ()); cout < < 'LCA(67) : ' < < LCA ( 6 7 ) < < ' n ' ; cout < < 'LCA(64) : ' < < LCA ( 6 4 ) < < ' 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 [ i j ] = - 1 ; } } // 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 && 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 ; } static int query ( int l int 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 ]; } 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 ));
Изход
LCA(67) : 1 LCA(64) : 2
Забележка: Изчисляваме предварително всички необходими мощности на 2 и също така предварително изчисляваме всички необходими стойности на журнала, за да осигурим постоянна времева сложност на заявка. В противен случай, ако направихме изчисление на журнал за всяка операция на заявка, нашата времева сложност нямаше да е постоянна.
Времева сложност: Процесът на преобразуване от LCA в RMQ се извършва от Euler Walk, който отнема O(n) време.
Предварителната обработка за рядката таблица в RMQ отнема O(nlogn) време и отговарянето на всяка заявка е процес с постоянно време. Следователно общата времева сложност е O(nlogn) - предварителна обработка и О(1) за всяка заявка.
Помощно пространство: O(n+s)
Създаване на тест
