ปัญหาระดับบรรพบุรุษ
ในทฤษฎีกราฟ ปัญหาระดับบรรพบุรุษ () เป็นปัญหาในการนำต้นไม้ "T" มาคำนวณล่วงหน้าเพื่อตอบคำถามว่า จุดยอดที่มีความลึกระดับ "d" จากราก และทิศทางมุ่งสู่จุดยอด "v" คือจุดยอดอะไร เขียนฟังก์ชันแทนปัญหานี้ได้ว่า LA("v","d") โดยความลึกของจุดยอด "v" คือจำนวนเส้นเชื่อมจากรากถึงจุดยอดดังกล่าวบนวิถีสั้นสุดจากรากถึงจุดยอดนั้น
ปัญหาระดับบรรพบุรุษเป็นปัญหาพื้นฐานบนกราฟต้นไม้อย่างหนึ่ง มีจุดประสงค์คือต้องการหาจุดยอดที่มีความลึก "d" จากจุดยอดราก "r" และมีทิศทางมุ่งเข้าสู่จุดยอด "v" ปัญหานี้มีความสัมพันธ์กับปัญหาบรรพบุรุษร่วมต่ำสุดซึ่งถามเกี่ยวกับจุดยอดที่เป็นบรรพบุรุษร่วมของจุดยอด 2 จุดและมีความลึกมากที่สุด และจะเห็นได้ว่าแนวคิดของปัญหาระดับบรรพบุรุษหลาย ๆ อย่างก็ได้นำไปใช้ในการแก้ไขปัญหาบรรพบุรุษร่วมต่ำสุดด้วย
ในการแก้ไขปัญหาระดับบรรพบุรุษนี้ วิธีเรียบง่ายสุดก็คือให้เริ่มที่จุดยอด "v" และค่อย ๆ กระโดดขึ้นทีละหนึ่งระดับไปเรื่อย ๆ จนเมื่อถึงระดับ "d" แล้วก็จะได้คำตอบ วิธีนี้ไม่ต้องมีการคำนวณล่วงหน้าเลย แต่กรณีเลวร้ายสุดคือต้องใช้เวลาถึง O("n") ซึ่งเสียเวลาเป็นอย่างมาก
เพื่อที่จะลดเวลาการตอบคำถามลง จึงอาจสร้างแถวลำดับ 2 มิติ และเก็บคำตอบทั้งหมดไว้ในตาราง ด้วยวิธีนี้การตอบคำถามก็จะเป็นเพียงการเรียกข้อมูลจากแถวลำดับมาตอบเท่านั้นซึ่งใช้เวลา O("1") อย่างไรก็ตามในการที่จะสร้างตารางคำตอบขึ้นมาก็ต้องใช้เวลาถึง O("n")
มีขั้นตอนวิธีมากมายที่คิดขึ้นมาเพื่อให้แก้ไขปัญหาระดับบรรพบุรุษได้โดยมีประสิทธิภาพดียิ่งขึ้น ตารางด้านล่างนี้แสดงถึงขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพแตกต่างกันออกไปในการแก้ปัญหาระดับบรรพบุรุษ
ขั้นตอนวิธีตัวชี้กระโดด (Jump pointer algorithm) เป็นขั้นตอนวิธีแบบกำหนดการพลวัต อาศัยการคำนวณล่วงหน้าโดยการสร้างแถวลำดับ 2 มิติ ชื่อ "dp" ขนาด "n" × log "n" โดย "dp"["v"]["p"] จะชี้ไปยังจุดยอดที่อยู่สูงขึ้นไปจากจุดยอด "v" เป็นจำนวน "2" ขั้น อาศัยความสัมพันธ์ว่า "dp"["v"]["p"] = "dp"["dp"["v"]["p" - "1"]]["p" - "1"] และกรณีฐานว่า dp["v"]["0"] คือพ่อของจุดยอด "v" ก็จะสามารถเติมตาราง "dp" ได้ในเวลา O("n" log "n")
ในการหาคำตอบ ให้เริ่มต้นจากจุดยอด "v" และกระโดดโดยใช้ตัวชี้จาก "dp" ไปให้สูงที่สุดแต่ไม่ไปไกลเกินจุดยอดเป้าหมาย และกระโดดต่อจากจุดยอดนั้นไปเรื่อย ๆ จนกว่าจะเจอจุดยอดเป้าหมาย เนื่องจากการหาตัวชี้ที่จะใช้นั้นสามารถทำได้ใน O("1") จากสูตร formula_1 และการกระโดดแต่ละครั้งจะเหลือระยะห่างน้อยลงไป 2 เท่า จึงทำให้ใช้เวลา O(log "n") ในการกระโดด
ขั้นตอนวิธีบันได (Ladder algorithm) ใช้แนวคิดที่ว่าปัญหาระดับบรรพบุรุษสามารถแก้ได้อย่างง่ายดายหากกราฟต้นไม้ที่จะประมวลผลเป็นกราฟวิถี เนื่องจากสามารถเปลี่ยนวิถีดังกล่าวไปเป็นแถวลำดับได้ และในการตอบคำถามก็เป็นเพียงการเรียกข้อมูลจากแถวลำดับโดยตรง อย่างไรก็ตามแนวคิดนี้ใช้ไม่ได้กับกราฟต้นไม้ทั่วไปที่มีกิ่งแตกออกมามากมาย จึงใช้วิธีแบ่งต้นไม้ออกเป็นหลาย ๆ วิถี และเก็บข้อมูลของวิถีต่าง ๆ ไว้ในแถวลำดับ และดำเนินการด้วยแนวคิดดังที่กล่าวมา สังเกตว่าด้วยวิธีนี้แล้วการกระโดดเพื่อหาคำตอบปัญหาระดับบรรพบุรุษแต่ละครั้งสามารถกระโดดข้ามไปเป็นวิถีได้เลย
การแยกส่วนของวิถียาวสุด (Longest path decomposition) เป็นการหาวิถียาวสุดจากรากของต้นไม้ไปถึงใบทั้งหลาย หลังจากหาได้แล้วก็จะนำจุดยอดในวิถียาวสุดไปเรียงเก็บไว้ในแถวลำดับ 'LP' จากรูป 1. ก็จะได้ว่าวิถียาวสุดคือวิถีจาก "r" → "v" ดังนั้น LP ของ "r" ก็จะมีข้อมูล LP["r"][0] = "r", LP["r"][1] = "a", ..., LP["r"][5] = "v" หลังจากเก็บข้อมูลวิถีเสร็จแล้วก็จะทำการลบวิถีนี้ออกจากต้นไม้ ทำให้ต้นไม้ถูกแยกออกเป็นหลายส่วน ก็ให้เริ่มต้นขั้นตอนดังกล่าวอีกรอบโดยพิจารณาต้นไม้ย่อยทั้งหลายที่เหลือเป็นต้นไม้ใหม่ เมื่อดำเนินการไปเรื่อย ๆ ก็จะไม่เหลือจุดยอดในต้นไม้อีก และแต่ละจุดยอดก็จะเก็บอยู่ในแถวลำดับเพียงแค่ครั้งเดียวเท่านั้น
ในการดำเนินการดังกล่าว สามารถกระทำได้โดยทำการค้นหาในแนวลึก ซึ่งใช้เวลาในการดำเนินการ O("n") ส่วนในการหาคำตอบปัญหาระดับบรรพบุรุษ LA("v", "d") ก็ให้เริ่มจากจุดยอด "v" และหาว่า "v" อยู่ใน LP ชุดไหน จากนั้นก็กระโดดไปยังต้นของ LP และกระโดดขึ้นหนึ่งขั้น และดำเนินการแบบนี้ซ้ำไปเรื่อย ๆ จนกว่าจะกระโดดไปเจอต้นของ LP ที่มีความลึกน้อยกว่า "d" ซึ่งแสดงให้เห็นว่า LP ชุดนั้นมีจุดยอดคำตอบอยู่ ก็สามารถคำนวณหาตำแหน่งของจุดยอดนั้นและตอบได้ภายในเวลา O("1") เลย
อย่างไรก็ตาม ในกรณีเลวร้ายมากสุด (รูป 2.) จะต้องใช้เวลาในการกระโดดระหว่างวิถีต่าง ๆ มากถึง Θ("√n") ซึ่งค่านี้สามารถลดได้จากการใช้การแยกส่วนของบันไดซึ่งเป็นหัวข้อถัดไป
การแยกส่วนของบันได (Ladder decomposition) ใช้แถวลำดับ 'Ladder' มีลักษณะขั้นตอนวิธีแทบจะเหมือนกับการแยกส่วนของวิถียาวสุดทุกประการ แต่แตกต่างตรงที่แถวลำดับ Ladder นอกจากจะเก็บข้อมูลของลูกหลานของรากต้นไม้ย่อยแล้ว ยังเก็บข้อมูลบรรพบุรุษเป็นจำนวนข้อมูลเท่ากับจำนวนลูกหลานที่เก็บไว้ด้วย กล่าวคือหาก LP มีขนาด size(LP) แล้ว จะได้ว่า size(Ladder) เท่ากับ 2 × size(LP) ยกเว้นในกรณีที่บรรพบุรุษขึ้นไปถึงรากของต้นไม้ ซึ่งในกรณีนั้นจะมีสมาชิกน้อยกว่า 2 × size(LP)
จากการเก็บข้อมูลแบบนี้ สังเกตว่าหากเริ่มต้นที่จุดยอด "v" ซึ่ง Ladder ของ "v" มีขนาดดั้งเดิม "h" เมื่อผ่านการเพิ่มจุดยอดบรรพบุรุษแล้วก็จะมีขนาด 2"h" แทน กรณีเลวร้ายมากสุดในการกระโดดก็คือขณะนี้กำลังอยู่ที่รากของต้นไม้ย่อย ซึ่งจะทำให้กระโดดได้เพียง "h" ขั้น ในรอบที่สอง แน่นอนว่า Ladder ของจุดยอดที่กำลังอยู่ต้องมีขนาดดั้งเดิมมากกว่าหรือเท่ากับ 2"h" แน่นอน เมื่อเพิ่มจุดยอดบรรพบุรุษเข้าไปแล้วก็จะทำให้มีขนาดเป็น 4"h" เช่นเดียวกันกับรอบที่แล้ว กรณีเลวร้ายมากที่สุดก็คือขึ้นไปได้เพียง 2"h" และในรอบต่อ ๆ ไปอย่างเลวร้ายที่สุดก็จะขึ้นได้ 4"h" 8"h" 16"h" ไปเรื่อย ๆ และจากที่ "h" มีค่าน้อยสุดคือ 1 จึงทำให้สรุปได้ว่าการกระโดดโดยรวมจะใช้เวลาเพียง O(log "n")
ขั้นตอนวิธีนี้รวม 'ขั้นตอนวิธีตัวชี้กระโดด' และ 'การแยกส่วนของบันได' เข้าด้วยกัน โดยสังเกตว่าจากการกระโดดหนึ่งครั้งของ 'ขั้นตอนวิธีตัวชี้กระโดด' ไปที่จุดยอด "z" ไป 2 ขั้น จะเหลือการกระโดดอีกไม่ถึง 2 ขั้นเช่นกันเพื่อที่จะไปถึงจุดยอดเป้าหมาย และจากการที่เพิ่งกระโดดขึ้นมา 2 ขั้น Ladder ของ "z" ก็จะมีขนาดมากกว่าหรือเท่ากับ 2 ทำให้ Ladder ของ "z" นี้เก็บข้อมูลของจุดยอดปลายทางกับจุดยอด "z" ไว้ในแถวลำดับเดียวกันอย่างแน่นอน ดังนั้นจึงสามารถตอบคำถามนี้ได้ในเวลา O("1")