[模板]最近公共祖先(倍增)

该代码实现了一个计算给定树中两个节点最近公共祖先(LCA)的算法。它使用了二进制指数技巧和深度优先搜索来初始化祖先数组,并在O(logn)时间内找到LCA。

原题链接

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <climits>
#include <queue>

#define endl "\n"
#define IOS ios::sync_with_stdio(false), cin.tie(0), cout.tie(0)
#define int long long
#define ULL unsigned long long
#define ls(k) k << 1
#define rs(k) k << 1 | 1
#define mid(a, b) (a + b) >> 1 

const int N = 500010;

using namespace std;

inline int read(){
    int num = 0;
    char c;
    bool flag = false;
    while((c = getchar()) == ' ' || c == '\n' || c == '\r');
    if(c == '-') flag = true;
    else num = c - '0';
    while(isdigit(c = getchar())) num = num * 10 + c - '0';
    return (flag ? -1 : 1) * num;
} 

int n, m, root;

int h[N * 2], nx[N * 2], to[N * 2], idx;

int f[N][21], dep[N];

//f[x][k] 表示 x 的 2 ^ k 辈祖先
//f[x][0] 就是 x 的父节点 

void add(int u, int v)

{
	to[idx] = v, nx[idx] = h[u], h[u] = idx ++;
	to[idx] = u, nx[idx] = h[v], h[v] = idx ++;
}

void init(int now, int fa)

{
	dep[now] = dep[fa] + 1;
	for (int i = 0; i <= 19; i ++ ) f[now][i + 1] = f[f[now][i]][i];
	for (int i = h[now]; i != -1; i = nx[i])
	{
		int j = to[i];
		if (j == fa) continue;
		f[j][0] = now;
		init(j, now);
	}
}

int LCA(int u, int v)

{
	if (dep[u] < dep[v]) swap(u, v);
	for (int i = 20; i >= 0; i -- )
	{
		if (dep[f[u][i]] >= dep[v]) u = f[u][i];//先跳到同一层 
		if (u == v) return u;
	}
	for (int i = 20; i >= 0; i -- )
		if (f[u][i] != f[v][i]) u = f[u][i], v = f[v][i];
	
	return f[u][0];
}

signed main()

{
	IOS;
	
	memset(h, -1, sizeof h);
	n = read(), m = read(), root = read();
	for (int i = 1; i < n; i ++ ) add(read(), read());
	init(root, 0);
	while (m -- ) cout << LCA(read(), read()) << endl;
}

<think>好的,用户想了解最近公共祖先(LCA)算法的详细解释和C++实现模板。首先,我需要回忆LCA的基本概念和常见算法。用户提到的引用中提到了倍增算法,所以可能需要重点讲解这个。 首先,LCA的定义是两个节点在树中的最低共同祖先。常见的算法有朴素算法倍增法、Tarjan离线算法和RMQ在线算法。根据引用内容,用户可能更关注倍增算法,因为引用里提到倍增是朴素算法的改进,使用预处理f数组来减少跳跃次数。 接下来,我需要解释倍增算法的原理。预处理f数组,其中f[x][i]表示节点x的第2^i个祖先。这可以通过DFS预处理得到,递推式是f[u][i] = f[f[u][i-1]][i-1]。然后查询时,通过调整两个节点的深度,再一起向上跳,直到找到LCA。 然后,需要给出C++的实现模板。包括预处理深度和f数组的DFS函数,以及查询LCA的步骤。要注意代码的结构,比如使用邻接表存储树,处理节点深度,二进制跳跃等。 用户还可能关心时间复杂度。倍增算法预处理是O(n logn),每次查询是O(logn),这比朴素算法的O(n)查询要好。引用里提到二分优化成单log,可能指的是在调整深度时的优化步骤。 另外,需要检查是否有其他需要注意的点,比如树的结构是否为有根树,节点编号是否从1开始等。在代码实现中,通常假设树是有根的,根节点可能是1,需要根据具体情况调整。 可能还需要对比其他算法,比如Tarjan离线算法适用于多查询情况,但实现较复杂;而倍增法是在线算法,适合单次查询。用户的问题可能更倾向于在线算法的实现。 最后,生成相关问题时要围绕LCA的不同算法、优化方法、应用场景等,确保问题具有针对性,帮助用户进一步学习。</think>### 最近公共祖先(LCA)算法详解与C++实现 最近公共祖先(Lowest Common Ancestor, LCA)是树结构中两个节点的最低层共同祖先节点。以下是基于倍增算法的高效实现方案: --- #### 一、算法核心思想 1. **倍增预处理** - 定义 $f[x][i]$ 表示节点 $x$ 的第 $2^i$ 个祖先 - 递推关系:$f[x][i] = f[f[x][i-1]][i-1]$(即通过两次 $2^{i-1}$ 级跳跃实现) - 使用DFS预处理所有节点的深度和祖先关系[^1] 2. **LCA查询步骤** - 调整两个节点到同一深度 - 同步向上跳跃,利用预处理结果快速定位公共祖先 --- #### 二、C++实现模板 ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 5e5 + 5; const int LOG = 20; vector<int> tree[MAXN]; int depth[MAXN], f[MAXN][LOG]; // 预处理深度和祖先关系 void dfs(int u, int fa) { depth[u] = depth[fa] + 1; f[u][0] = fa; for (int i = 1; (1 << i) <= depth[u]; ++i) f[u][i] = f[f[u][i-1]][i-1]; // 核心递推式 for (int v : tree[u]) if (v != fa) dfs(v, u); } // 查询LCA int lca(int u, int v) { if (depth[u] < depth[v]) swap(u, v); // 调整到同一深度 for (int i = LOG-1; i >= 0; --i) if (depth[u] - (1 << i) >= depth[v]) u = f[u][i]; if (u == v) return u; // 同步跳跃 for (int i = LOG-1; i >= 0; --i) { if (f[u][i] != f[v][i]) { u = f[u][i]; v = f[v][i]; } } return f[u][0]; } int main() { // 初始化树结构后调用dfs(root, 0) // 处理查询lca(u, v) return 0; } ``` --- #### 三、算法分析 | 操作 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | |------------|------------|------------| | 预处理 | $O(n \log n)$ | $O(n \log n)$ | | 单次查询 | $O(\log n)$ | - | --- #### 四、关键优化点 1. **二进制拆分**:利用指数级跳跃减少查询次数[^2] 2. **深度对齐**:通过循环调整确保比较节点处于同一层 3. **跳跃终止条件**:当祖先不同时才执行跳跃,避免过度回溯 ---
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