LCA(least common ancestors)最近公共祖先

指的就是对于一棵有根树,若结点z既是x的祖先,也是y的祖先(不要告诉我你不知道什么是祖先),那么z就是结点x和y的最近公共祖先。

定义到此。

那么怎么求LCA?

对于朴素思想,就是我要一步一步往上爬。。一步一步走。先把结点x和y整到同一深度,然后再一次一个深度的往上查,直到祖先一样才break(明显是个while)

但是,一步一步实在是太慢了,所以不能脚踏实地地走

那么,考虑跳着走,

跳着走的条件就是要满足一步步数尽可能多并且不跳过了。当然你跳过了在一步一步往下找也行啊QWQ

于是,在满足这两个条件的情况下,我们有了LCA算法:

一步条2的n次方。

对于每一步跳跃,我们要预处理一个二维数组f(father)f[x][i],表示对于当前的x结点,往上跳2^i个祖先,特别的,像数学中的,f[x][0]就是x的一代祖先。于是我们要用一个dfs预处理来解决这个f数组。后面我们会提到;

处理完f数组,那就很简单了。

输入x和y,表示要求结点x和结点y的LCA,那么我们开始求LCA:

对于x和y在不同高度,我们先把他们拉到一个高度,同样不能一步一步走,也要用到f数组。

这里我们要提前了解到一个定理:对于任意一个非零整数,我们都可以将他用2的次幂表示出来。也就是such as  : 11=2^3+2^1+2^0。这倒也不用证明,就像每个数都可以用二进制表示一样。

接着讲:在把x和y弄到同一高度时,我们要先做的是设x的深度dep要比y的深度dep要大,如果dep[y]>dep[x],那么把他们交换。原因是如果不交换,那么我们需要判断两种情况,用两个if以及几乎相同的代码。。(乱七八糟还占内存)

然后用一个判断    if(dep[f[x][i]]>=dep[y])x=f[x][i];(此时x深度大于y),在这里用外层for循环来枚举i,但是i一定要从大到小!。为什么?

安利一个故事(其实也不算):一个玻璃瓶,装了几块石头,满到瓶口。满了吗?没有。又装了一些沙子,满到瓶口。满了吗?没有。最后又装满了水,满到瓶口。终于满了。

那么,类比于x和y的深度的距离,这个瓶子的容积也是同样道理。从2的尽可能大的次幂去找,一旦能找到能接近他们的i,就更新dep[x],直到相等。类似于无限逼近,最后值相等的过程。如果i相等了,就说明他们的深度已经在同一层了。

与倍增到同一深度的过程相比,倍增找公共祖先也是类似的,但是有一点不同,就是你不知道什么时候找到他们的公共祖先,因此就没有查找的上限,那么就让他们尽可能接近。因此条件改成了这个:

if(f[x][i]!=f[y][i])
        {
            x=f[x][i];y=f[y][i];
        }

在执行完这个语句后,我们成功让x和y变成了某一节点z的左右儿子!

因为左右儿子是最接近但是又不相等的。

那么我们随便取其中一个找爸爸,就找到了LCA。

啊。。。。。。喘口气

AC代码:

有关链式存图不懂的的点这里。

#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std;
int n,m,s,num=,head[],dep[],f[][];
int a1,a2;
struct edg{
int next,to;
}edge[];
void edge_add(int u,int v)//链式前向星存图
{
num++;
edge[num].next=head[u];edge[num].to=v;head[u]=num;
edge[++num].next=head[v];edge[num].to=u;head[v]=num;
}
void dfs(int u,int father)//对应深搜预处理f数组
{
dep[u]=dep[father]+;
for(int i=;(<<i)<=dep[u];i++)
{
f[u][i]=f[f[u][i-]][i-];
}
for(int i=head[u];i;i=edge[i].next)
{
int v=edge[i].to;
if(v==father)continue;//双向图需要判断是不是父亲节点
f[v][]=u;
dfs(v,u);
}
}
int lca(int x,int y)
{
if(dep[x]<dep[y])swap(x,y);
for(int i=;i>=;i--)//从大到小枚举使x和y到了同一层
{
if(dep[f[x][i]]>=dep[y])x=f[x][i];
if(x==y)return x;
}
for(int i=;i>=;i--)//从大到小枚举
{
if(f[x][i]!=f[y][i])//尽可能接近
{
x=f[x][i];y=f[y][i];
}
}
return f[x][];//随便找一个**输出
}
int main(){
scanf("%d%d%d",&n,&m,&s);
for(int i=;i<n;i++)
{
scanf("%d",&a1);scanf("%d",&a2);
edge_add(a1,a2);//链式存边
}
dfs(s,);
for(int i=;i<=m;i++)
{
scanf("%d %d",&a1,&a2);
printf("%d\n",lca(a1,a2));//求两个节点的LCA
}
}

完结。。

树上倍增求LCA详解的更多相关文章

  1. [学习笔记] 树上倍增求LCA

    倍增这种东西,听起来挺高级,其实功能还没有线段树强大.线段树支持修改.查询,而倍增却不能支持修改,但是代码比线段树简单得多,而且当倍增这种思想被应用到树上时,它的价值就跟坐火箭一样,噌噌噌地往上涨. ...

  2. 树上倍增求LCA(最近公共祖先)

    前几天做faebdc学长出的模拟题,第三题最后要倍增来优化,在学长的讲解下,尝试的学习和编了一下倍增求LCA(我能说我其他方法也大会吗?..) 倍增求LCA: father[i][j]表示节点i往上跳 ...

  3. [算法]树上倍增求LCA

    LCA指的是最近公共祖先(Least Common Ancestors),如下图所示: 4和5的LCA就是2 那怎么求呢?最粗暴的方法就是先dfs一次,处理出每个点的深度 然后把深度更深的那一个点(4 ...

  4. dfs序+RMQ求LCA详解

    首先安利自己倍增求LCA的博客,前置(算不上)知识在此. LCA有3种求法:倍增求lca(上面qwq),树链剖分求lca(什么时候会了树链剖分再说.),还有,标题. 是的你也来和我一起学习这个了qwq ...

  5. 树上倍增求LCA及例题

    先瞎扯几句 树上倍增的经典应用是求两个节点的LCA 当然它的作用不仅限于求LCA,还可以维护节点的很多信息 求LCA的方法除了倍增之外,还有树链剖分.离线tarjan ,这两种日后再讲(众人:其实是你 ...

  6. Codeforces 609E (Kruskal求最小生成树+树上倍增求LCA)

    题面 传送门 题目大意: 给定一个无向连通带权图G,对于每条边(u,v,w)" role="presentation" style="position: rel ...

  7. [luogu3379]最近公共祖先(树上倍增求LCA)

    题意:求最近公共祖先. 解题关键:三种方法,1.st表 2.倍增法 3.tarjan 此次使用倍增模板(最好采用第一种,第二种纯粹是习惯) #include<cstdio> #includ ...

  8. CF 519E(树上倍增求lca)

    传送门:A and B and Lecture Rooms 题意:给定一棵树,每次询问到达点u,v距离相等的点有多少个. 分析:按情况考虑: 1.abs(deep[u]-deep[v])%2==1时, ...

  9. 树上倍增求LCA

    大概思想就是,节点$i$的第$2^{j}$个父节点是他第$2^{j-1}$个父亲的第$2^{j-1}$个父亲 然后可以$O(nlogn)$时间内解决…… 没了? //fa[i][j]表示i的第2^j个 ...

随机推荐

  1. shell中命令作为变量使用

    说明:必须要带上$ ,否则报错 ENCRYPTION_KEY=$( /dev/urandom | od -An -t x | tr -d ' ') echo ${ENCRYPTION_KEY}

  2. mysql数据库为什么要分表和分区?

    一般下载的源码都带了MySQL数据库的,做个真正意义上的网站没数据库肯定不行. 数据库主要存放用户信息(注册用户名密码,分组,等级等),配置信息(管理权限配置,模板配置等),内容链接(html ,图片 ...

  3. UOJ#495晒被子

    #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<cstdlib> #inc ...

  4. 【AMAD】salabim -- Python中进行离散事件模拟

    简介 用法 个人评分 简介 salabim1是用来定义离散事件模拟(DES2),以及转换为动画的一个python库. 用法 请看官方文档3. 个人评分 实用性是基于对平均群众的,大多数人还是接触不到这 ...

  5. 防火墙之iptables

    Netfilter/Iptables(以下简称Iptables)是unix/linux自带的一款优秀且开放源代码的完全自由的基于包过滤的防火墙工具,它的功能十分强大,使用非常灵活,可以对流入和流出服务 ...

  6. pandas将非数值型特征转化为数值型(one-hot编码)

    import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt name = np.array([['jack', 'ro ...

  7. 一些css单位

    https://blog.csdn.net/qq_40001322/article/details/80867289 1.em 在做手机端的时候经常会用到的做字体的尺寸单位 说白了 em就相当于“倍” ...

  8. 最简单MySQL教程详解(基础篇)之多表联合查询

    在关系型数据库中,我们通常为了减少数据的冗余量将对数据表进行规范,将数据分割到不同的表中.当我们需要将这些数据重新合成一条时,就需要用到我们介绍来将要说到的表连接. 常用术语冗余(Redundancy ...

  9. sql server查询数据库连接数

    设置最大连接数 下面的T-SQL 语句可以配置SQL Server 允许的并发用户连接的最大数目. exec sp_configure 'show advanced options', 1exec s ...

  10. Storm提交Topology报错:Found multiple defaults.yaml resources.

    Storm提交Topology运行方式分为本地和集群运行两种,其中集群运行需要将程序打包并把jar包复制到集群,通过以下方式执行: bin/storm jar /opt/run/storm-demo- ...