P3398 仓鼠找sugar(LCA,树剖)

题目描述

小仓鼠的和他的基(mei)友(zi)sugar住在地下洞穴中,每个节点的编号为1~n。地下洞穴是一个树形结构。这一天小仓鼠打算从从他的卧室(a)到餐厅(b),而他的基友同时要从他的卧室(c)到图书馆(d)。他们都会走最短路径。现在小仓鼠希望知道,有没有可能在某个地方,可以碰到他的基友?

小仓鼠那么弱,还要天天被zzq大爷虐,请你快来救救他吧!

输入格式

第一行两个正整数n和q,表示这棵树节点的个数和询问的个数。

接下来n-1行,每行两个正整数u和v,表示节点u到节点v之间有一条边。

接下来q行,每行四个正整数a、b、c和d,表示节点编号,也就是一次询问,其意义如上。

输出格式

对于每个询问,如果有公共点,输出大写字母“Y”;否则输出“N”。

输入输出样例

输入
5 5
2 5
4 2
1 3
1 4
5 1 5 1
2 2 1 4
4 1 3 4
3 1 1 5
3 5 1 4
输出
Y
N
Y
Y
Y

数据范围

20%的数据 n<=200,q<=200

40%的数据 n<=2000,q<=2000

70%的数据 n<=50000,q<=50000

100%的数据 n<=100000,q<=100000

思路一

  1. 根据题意,我们要做的就是判断这两条路径是否相交,所以我们可以把两条路径经过的点都标记一下,如果有某个点被标记了两次,那么这个点就是一个公共点,如果没有标记了两次的点,那么就说明没有公共点。
  2. 标记路径上的点可以用树上差分。
  3. 复杂度O(n*q)。

思路二

  1. 通过模拟我们可以发现,如果这两条路径相交,那么一定有一条路径的lca在另一条路径上,所以我们只需判断两次即可。
  2. 如果一个点在路径上,那么这个点到两端点的距离和等于两端点间的距离。
  3. 距离通过lca来求。
  4. 复杂度O(n*logn)。

代码

#include<cstdio>
#define ri register int
const int maxn=1e5+7;
struct E{
   
   
	int v,n;
}e[maxn<<1];
int head[maxn];
int d[maxn],lg[maxn];
int fa[maxn][37];
int cnt;
inline int read(){
   
   //快读 
	int x=0,f=0;char c=getchar();
	while
### LCA 最近公共祖先问题在结构中使用倍增法的解题方法 #### 倍增算法简介 倍增算法是一种高效的技术,在路径查询、区间问题以及的祖先查询等方面有着广泛应用。这种算法特别适合用于解决涉及多个层次关系的问题,比如最近公共祖先(LCA)问题[^1]。 #### LCA 定义及其重要性 在有根中,对于两个节点 \(u\) \(v\)LCA 是所有公共祖先中最深的那个节点。这个概念不仅限于普通的父子关系,还包括节点本身作为自己祖先的情况。因此,在任何给定的一对节点间都存在唯一的LCA[^2]。 #### 使用倍增法求解LCA的具体过程 为了提高查效率,通常会对预处理。具体来说,就是利用二进制表示来记录每个节点向上跳转\(2^k\)步后的父节点位置。这样做的好处是可以快速定位到目标节点之间的共同祖先,从而大大减少了实际计算量。以下是基于此思想的一种常见实现方式: ```cpp const int MAXN = 1e5 + 7; int fa[MAXN][20]; // 存储第i个结点往上走2^j步到达的父亲编号 int dep[MAXN]; // 结点深度数组 void dfs(int u,int father){ fa[u][0]=father; // 初始化fa[i][0],即直接父亲 dep[u]=dep[father]+1; for (auto &v : adj[u]) { if(v==father) continue; dfs(v,u); } } // 预处理f表 for(int j=1;(1<<j)<n;j++) for(int i=1;i<=n;i++) if(fa[i][j-1]!=-1) fa[i][j]=fa[fa[i][j-1]][j-1]; pair<int,int> getlca(int a,int b){ while(a!=b){ if(dep[a]<dep[b]) swap(a,b); int k=log2(dep[a]-dep[b]); a=fa[a][k]; } return {a,dep[a]}; } ``` 上述代码片段展示了如何构建倍增表格`fa[][]`并通过深度优先搜索初始化各个节点的信息。之后通过简单的循环操作即可完成任意两点之间LCA的查询工作[^4]。 #### 应用场景扩展 除了基本的LCA查询外,倍增法还可以与其他高级数据结构相结合,如并查集分等,进一步优化复杂度较高的题目解答方案。此外,在动态规划领域也经常能看到它的身影,尤其是在那些涉及到子范围内属性汇总或者状态转移方向确定等问题上[^3]。
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