树上倍增求LCA(最近公共祖先)

本文介绍了一种使用倍增法求最近公共祖先(LCA)的方法,详细讲解了算法原理,并提供了完整的C++实现代码。该方法首先通过深度优先搜索预处理节点的深度,然后利用倍增思想构建节点间的关系,最终高效地找到两个节点的最近公共祖先。
    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2^j次后的节点
可以转移为
father【i】【j】=father【father【i】【j-1】】【j-1】
(此处注意循环时先循环j,再循环i)
然后dfs求出各个点的深度depth

整体思路:
先比较两个点的深度,如果深度不同,先让深的点往上跳,浅的先不动,等两个点深度一样时,if 相同 直接返回,if 不同 进行下一步;如果不同,两个点一起跳,j从大到小枚举(其实并不大),如果两个点都跳这么多后,得到的点相等,两个点都不动(因为有可能正好是LCA也有可能在LCA上方),知道得到的点不同,就可以跳上来,然后不断跳,两个点都在LCA下面那层,所以再跳1步即可,当father【i】【j】中j=0时即可,就是LCA,返回值结束

感谢Sunshinezff学长的编码纠错帮助
下面是代码:“`

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<queue>
using namespace std;
vector <int> g[100010];
int father[100010][40]={0};
int depth[100010]={0};
int n,m;
bool visit[10010]={false};
int root;

void dfs(int u)
{
    int i;
    visit[u]=true;
    for (i=0;i<g[u].size();i++)
        {
            int v=g[u][i];
            if ( !visit[v] )
             {
                    depth[v]=depth[u]+1;
                    dfs(v);
             }
        }   
}//深搜出各点的深度,存在depth中 

void bz()
{
    int i,j;
    for (j=1;j<=30;j++)
        for (i=1;i<=n;i++)
            father[i][j]=father[father[i][j-1]][j-1];
}//倍增,处理father数组,详情参照上述讲解 

int LCA(int u,int v)
{
    if ( depth[u]<depth[v] ) 
    {
        int temp=u;
        u=v;
        v=temp;
    }//保证深度大的点为u,方便操作 
    int dc=depth[u]-depth[v];
    int i;
    for (i=0;i<30;i++)//值得注意的是,这里需要从零枚举 
    {
        if ( (1<<i) & dc)//一个判断,模拟一下就会很清晰 
         u=father[u][i];
    }
    //上述操作先处理较深的结点,使两点深度一致 
    if (u==v) return u;//如果深度一样时,两个点相同,直接返回 
    for (i=29;i>=0;i--)
    {
        if (father[u][i]!=father[v][i])//跳2^j步不一样,就跳,否则不跳 
        {
            u=father[u][i];
            v=father[v][i];
        }
    }
    u=father[u][0];//上述过程做完,两点都在LCA下一层,所以走一步即可 
    return u;
}

int main()
{
    int i,j;
    scanf("%d",&n);
    for (i=0;i<=n;i++)
     g[i].clear();
     for (i=1;i<n;i++)
        {
            int a,b;
            int root;
            scanf("%d%d",&a,&b);
            g[a].push_back(b);
            father[b][0]=a;
            if (father[a][0]==0)
                root=a;
        }
    depth[root]=1;
    dfs(root);
    bz();
    int x,y;
    scanf("%d%d",&x,&y);
    printf("%d",LCA(x,y));
  return 0;     
}

“`

### 使用倍增最近公共祖先LCA)问题 #### 倍增算法的核心思想 倍增算法是一种在线算法,用于高效解决最近公共祖先LCA)问题。它的核心在于通过预处理构建一个二维数组 `Fa[x][k]`,表示节点 `x` 向上跳跃 \(2^k\) 层后的祖先节点[^2]。 为了实现这一目标,我们需要完成以下几个部分: 1. **深度计算与父节点初始化** - 首先利用深度优先搜索(DFS),遍历整棵树并记录每个节点的深度和直接父节点。 - 设定初始状态:对于任意节点 `x`,令 `Fa[x][0]` 为其直接父节点。 2. **动态规划预处理** - 构建 `Fa[x][k]` 数组,基于递推关系: \[ Fa[x][k] = Fa[Fa[x][k-1]][k-1] \] 这意味着从节点 `x` 跳跃 \(2^k\) 层可以分解为两次连续跳跃 \(2^{k-1}\) 层的操作[^2]。 - 时间复杂度为 \(O(N \log N)\),其中 \(N\) 是树中的节点数。 3. **查询阶段** - 给定点对 `(a, b)`,假设它们的深度分别为 `depth[a]` 和 `depth[b]`。 - 若两者的深度不同,则将较深的节点向上移动至与另一节点相同的深度层次。具体操作如下: - 计算两者深度差值 \(d = |depth[a] - depth[b]|\)。 - 利用二进制拆分技术,在 \(O(\log d)\) 的时间内调整节点位置。 - 接着同步提升两个节点直至找到它们的第一个共同祖先。注意这里的关键点是停止条件的选择——当发现当前层上的两个节点首次不相同时,应退回到上一层继续比较[^2]。 以下是完整的 Python 实现代码: ```python from math import log2 def preprocess_lca(tree, root): n = len(tree) LOG = int(log2(n)) + 1 # 初始化深度、父节点和Fa表 depth = [-1] * n parent = [-1] * n fa_table = [[-1] * LOG for _ in range(n)] def dfs(u, par, dep): parent[u] = par depth[u] = dep fa_table[u][0] = par for v in tree[u]: if v != par: dfs(v, u, dep + 1) dfs(root, -1, 0) # 动态规划填充fa_table for k in range(1, LOG): for i in range(n): if fa_table[i][k-1] != -1: fa_table[i][k] = fa_table[fa_table[i][k-1]][k-1] return depth, parent, fa_table def lca_query(a, b, depth, fa_table): if depth[a] < depth[b]: a, b = b, a # 确保a更深或相同深度 diff = depth[a] - depth[b] LOG = len(fa_table[0]) # 提升a到与b同层 for k in range(LOG): if (diff >> k) & 1: a = fa_table[a][k] if a == b: return a # 同步提升直到找到LCA的父亲 for k in range(LOG-1, -1, -1): if fa_table[a][k] != -1 and fa_table[a][k] != fa_table[b][k]: a = fa_table[a][k] b = fa_table[b][k] return fa_table[a][0] # 示例调用 if __name__ == "__main__": tree = {0:[1,2], 1:[3,4], 2:[5], 3:[], 4:[], 5:[]} depth, _, fa_table = preprocess_lca(tree, 0) result = lca_query(4, 5, depth, fa_table) print(result) # 输出结果应该是0 ``` #### 扩展到前缀LCA的计算 所谓“前缀LCA”,通常是指给定一系列节点序列,依次计算每一对相邻节点间的LCA,并进一步扩展为整个路径上前缀子序列的最大/最小LCA等问题。这类问题可以通过维护栈结构或者结合RMQ(Range Minimum Query)技巧来加速解答过程。 一种简单的方法是对输入数据流逐项应用标准LCA函数;更高效的解决方案则依赖于提前建立稀疏表或其他快速区间查询工具支持批量请下的性能需。 --- ###
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