LCA学习心得

本文介绍了学习LCA(最近公共祖先)算法的心得,特别是倍增法的实现细节。文章指出,虽然倍增法代码清晰,但常数较大可能影响效率。讨论了处理无向图邻接表的方法以及如何利用跳跃性质优化路径查找。

嗯...今天只更新倍增版的 明天看写不写st表 树剖 tarjan等其他实现方式

1.写在前面

其实倍增版lca很好理解 代码看着也不恶心 但据说常数大 跑得慢(相比其他的几种方式)

2.细节一----关于邻接表的处理

无向图记得add两次就好了.....以及edge数组大小——边的两倍

    细节二----fa[now][i]=fa[fa[now][i-1]][i-1];

 这个比较重要由于不是二叉树 因此无法直接*2

fa[now][i-1]是now往上跳2^(i-1)的位置

由于2^i=2^(i-1)+2^(i-1) 因此再跳2^(i-1)就行了

(fa[now][i-1]之前必定处理过,fa[fa[now][i-1]][i-1]也是)

   然后应该没啥了..其他细节应该没什么了 看看我的注释就好了

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,s,tot; 
int first[500005],deepth[500005],fa[500005][25];
struct node
{
	int to;
	int next;
}edge[500005*2];
int read()
{
	int k=0;
	char ch=getchar();
	while(!isdigit(ch))	ch=getchar();
	while(isdigit(ch))	
	{
		k=k*10+ch-'0';
		ch=getchar();
	}
	return k;
}
inline void add(int x,int y)
{
	++tot;
	edge[tot].to=y;
	edge[tot].next=first[x];
	first[x]=tot;
}
void dfs(int now,int father)
{
	deepth[now]=deepth[father]+1;
	fa[now][0]=father;	//2的0次方是1 距离1当然就是自己的爸爸
	for(int i=1;(1<<i)<=deepth[now];i++)	//找now往上的fa数组 
	{
		fa[now][i]=fa[fa[now][i-1]][i-1];	//不是二叉树 因此无法直接*2	//fa[now][i-1]是now往上跳2^i-1的位置
		// 由于2^i=2^(i-1)+2^(i-1) 因此再跳2^(i-1)就行了 
	} 
	for(int i=first[now];i;i=edge[i].next)
	{
		int vis=edge[i].to;
		if(vis!=father)	dfs(vis,now);
	}
}
int lca(int x,int y)
{
	if(deepth[x]<deepth[y])	swap(x,y);	//保证x的深度总是大的那个 
	for(int i=21;i>=0;--i)
	{
		if(deepth[fa[x][i]]>=deepth[y])	x=fa[x][i];	//x往上跳 直到跳到一个点 使得这个点的深度=y的深度(y)(由于2^i相加可以到达任何点) 
	}
	if(x==y)	return x; 
	for(int i=21;i>=0;--i)
	{
		//两个节点最近公共祖先以上的根必定也是这两个点的祖先 
		if(fa[x][i]!=fa[y][i])
		{
			x=fa[x][i];
			y=fa[y][i];
		}
		//使x,y成为最浅的满足deepth[x]==deepth[y],且x!=y的两个点
		//此时的x,y 不管i为多少 fa[x][i]一定等于fa[y][i] 
	}
	return fa[x][0];
} 
int main()
{
//	freopen("wordin.in","r",stdin);
	n=read();
	m=read();
	s=read();
	for(int i=1;i<=n-1;i++)
	{
		int x,y;
		x=read();
		y=read();
		add(x,y);
		add(y,x);
	}
	dfs(s,0);	//默认起点的根为0
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		int x,y;
		x=read();
		y=read();
		printf("%d\n",lca(x,y));
	}
	return 0; 
}

<think>好的,我现在需要帮助用户学习LCA算法的基础知识和实现方法。首先,我要回忆一下LCA的定义和应用场景。根据引用[4],LCA是在树或有向无环图中,两个节点的最深公共祖先。常见应用包括树结构中的路径查询、网络路由优化等。用户可能对树结构有一定了解,但需要从基础开始。 接下来,我应该介绍LCA的基本概念,确保用户理解问题定义。然后,选择几种常见的解法,比如暴力法、倍增法、Tarjan算法和树链剖分。根据引用[5],倍增法容易理解和实现,而树链剖分虽然代码量稍多,但效率高。Tarjan算法基于并查集,可能适合离线查询,但用户可能需要先了解并查集,这可能涉及到引用[2]提到的内容。 我需要分步骤讲解每种方法。例如,倍增法的核心是预处理父节点的2^k级祖先,然后通过二进制提升来找到LCA。这部分需要详细说明预处理过程和查询步骤,可能需要引用[3]中的代码示例。同时,要注意代码的正确性,比如在LCA函数中处理深度差和二进制分解。 另外,用户可能对时间复杂度感兴趣,根据引用[1],树的问题通常可以达到O(V+E)或更好的复杂度。倍增法的时间复杂度是预处理O(N logN),查询O(logN),而树链剖分的预处理和查询都是O(logN),但常数更小。 在实现部分,我需要提供清晰的代码示例,比如使用C++或Python,并解释关键步骤。例如,在倍增法中,如何构建fa数组和深度数组,查询时如何调整节点深度,然后共同向上跳跃。同时,引用[3]中的代码可以作为参考,但要确保语法正确,比如位运算和循环条件。 用户可能遇到的问题包括如何处理深度不同的节点,如何避免重复计算,以及不同方法的适用场景。例如,Tarjan算法适合离线处理多个查询,而倍增法适合在线查询。树链剖分可能在需要处理其他树操作时更有优势。 最后,生成相关问题时要覆盖不同方面,如应用场景、复杂度比较、优化方法和其他算法对比。这有助于用户深入理解LCA的不同实现及其优缺点。 总结步骤:定义LCA,介绍常见解法,详细讲解倍增法和树链剖分,提供代码示例,分析复杂度,最后生成相关问题。</think>### LCA算法入门教程 #### 一、基本定义与核心原理 **最近公共祖先(LCA)** 指在树或有向无环图中,两个节点$v$和$w$的公共祖先中深度最大的节点[^4]。例如在下图中,节点$5$和$6$的LCA是节点$2$: ``` 1 / \ 2 3 / \ 4 5 / 6 ``` #### 二、常见解法与实现 ##### 1. **暴力法** - **步骤**:将两个节点向上回溯到同一深度后,同步向上查找公共祖先。 - **缺点**:时间复杂度为$O(N)$,适用于小规模数据。 ##### 2. **倍增法(推荐入门)** **核心思想**:预处理每个节点的$2^k$级祖先,通过二进制跳跃快速调整深度并查找LCA。 - **预处理步骤**: 1. 计算每个节点的深度$deep[u]$。 2. 构建二维数组$fa[u][k]$,表示节点$u$的第$2^k$级祖先。 - **查询步骤**: 1. 调整两个节点到同一深度。 2. 同步向上跳跃,直到找到LCA。 **代码示例(C++)**: ```cpp int LCA(int x, int y) { // 调整到同一深度 if (deep[x] < deep[y]) swap(x, y); int h = deep[x] - deep[y]; for (int i = 0; h; i++, h >>= 1) if (h & 1) x = fa[x][i]; if (x == y) return x; // 同步跳跃 for (int i = 20; i >= 0; i--) if (fa[x][i] != fa[y][i]) x = fa[x][i], y = fa[y][i]; return fa[x][0]; } ``` **时间复杂度**:预处理$O(N \log N)$,单次查询$O(\log N)$[^3][^5]。 ##### 3. **树链剖分法(高效实现)** **核心思想**:将树分解为链,通过跳链操作快速定位LCA。 - **预处理步骤**: 1. 计算子树大小,划分重链。 2. 记录链顶节点和父节点。 - **查询步骤**: 1. 若两个节点在不同链,将链顶深的节点上提。 2. 最终比较两者深度较小的节点。 **代码特点**:代码量稍多,但实际运行效率高[^5]。 #### 三、复杂度对比 | 方法 | 预处理时间 | 单次查询时间 | |------------|--------------|--------------| | 暴力法 | $O(1)$ | $O(N)$ | | 倍增法 | $O(N \log N)$| $O(\log N)$ | | 树链剖分 | $O(N)$ | $O(\log N)$ | #### 四、应用场景 1. **树结构路径查询**:如计算两点间最短路径。 2. **网络路由优化**:寻找数据包传输的最优路径。 3. **生物信息学**:基因树的演化关系分析[^4]。
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