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在线算法与离线算法的定义

在计算机科学中,一个在线算法是指它可以以序列化的方式一个个的处理输入,也就是说在开始时并不需要已经知道所有的输入。相对的,对于一个离线算法,在开始时就需要知道问题的所有输入数据,而且在解决一个问题后就要立即输出结果。例如,选择排序在排序前就需要知道所有待排序元素,然而插入排序就不必。
因为在线算法并不知道整个的输入,所以它被迫做出的选择最后可能会被证明不是最优的,对在线算法的研究主要集中在当前环境下怎么做出选择。对相同问题的在线算法和离线算法的对比分析形成了以上观点。如果想从其他角度了解在线算法可以看一下 流算法(关注精确呈现过去的输入所使用的内存的量),动态算法(关注维护一个在线输入的结果所需要的时间复杂度)和在线机器学习。

那么LCA的离线tarjan算法是什么呢,众所周知,taejan算法基本就是一个dfs,那么这个也是用一个dfs来完成的,那思想是什么呢?

首先先用把要求的值存下来,就是所谓的离线一下, 然后dfs什么呢,就是先判断有没有再query里的,如果在query里并且那个已经被处理过了,并且他们的公共祖先没有被标记掉,那么就可以求这两个点之间的距离了。
接下来就是各种把他的未标记节点dfs一遍
然后就求出答案了
步骤:
tarjan算法的步骤是(当dfs到节点u时):
1 在并查集中建立仅有u的集合,设置该集合的祖先为u
1 对u的每个孩子v:
   1.1 tarjan之
   1.2 合并v到父节点u的集合,确保集合的祖先是u
2 设置u为已遍历
3 处理关于u的查询,若查询(u,v)中的v已遍历过,则LCA(u,v)=v所在的集合的祖先
贴图解释一下

如图:前面处理的时候能把每一个每一个颜色的处理为一个集合,并且用并查集随着先后顺序也会发现lca再不断的变化,并且不会错,这是为什么呢,这就是奇妙的dfs
因为他的查询和处理是同步的,所以他是不会错的
比如查询5 6
那么可以知道,现在5,6的祖先是2,并且findset(6)为2,
查询   2 8
那么2 ,8的lca就是1
因为是先处理的2,所以再8的地方2已经被处理过了,所以现在findset(2)=1;
代码如下:

void dfs(int u){
for(int i=;i<query[u].size();i++){
int v=query[u][i].to;
if(vis[v]&&ans[query[u][i].w]==-&&!mark[findset(v)]){
ans[query[u][i].w]=dis[u]+dis[v]-*dis[findset(v)];
}
}
for(int i=;i<mp[u].size();i++){
int v=mp[u][i].to;
if(!vis[v]){
vis[v]=;
dis[v]=dis[u]+mp[u][i].w;
dfs(v);
par[v]=u;
}
}
}

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