LCA最近公共祖先问题 倍增模板

本文介绍了一种求解最近公共祖先(LCA)问题的有效算法。通过使用预处理技术和递归思想,该算法能在O(log N)时间内找到任意两点的最近公共祖先。文章详细解释了算法原理,并提供了完整的C++实现代码。

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#include <cstdio>
#include <iostream>
using namespace std;

#define maxn 500010

struct node{
	int nex;
	int to;
}edge[2 * maxn];

int father[maxn][35];//表示向上的第(1 << i)个父节点
int depth[maxn];
int lg[30];//常数优化,储存(1 << i)的值
int head[maxn], tot;//链式前向星存图
int n, m, s;

void get_lg(){
	lg[0] = 1;
	for(int i = 1; i <= 30; ++i){
		lg[i] = lg[i - 1] << 1;
	}
}

void add(int u, int v){
	edge[++tot].to = v;
	edge[tot].nex = head[u];
	head[u] = tot;
}

void dfs(int now, int fa){//求father数组
	depth[now] = depth[fa] + 1;
	father[now][0] = fa;
	for(int i = 1; lg[i] <= depth[now]; ++i){
		father[now][i] = father[father[now][i - 1]][i - 1];
	}
	for(int i = head[now]; i; i = edge[i].nex){
		if(edge[i].to != fa){
			dfs(edge[i].to, now);
		}
	}
}

int lca(int u, int v){
	if(depth[u] > depth[v]){
		int temp = u;
		u = v;
		v= temp;
	}
	int dif = depth[v] - depth[u];
	for(int i = 0; i <= 30; ++i){//v向上跳,使u与v到达同一深度
		if(lg[i] & dif){
			v = father[v][i];
		}
	}
	if(u == v){
		return u;
	}
	for(int i = 30; i >= 0; --i){//跳到最近公共祖先的下一层
		if(father[u][i] != father[v][i]){
			u = father[u][i];
			v = father[v][i];
		}
	}
	return father[u][0];
}

int main(){
	scanf("%d%d%d", &n, &m, &s);
	int x, y;
	for(int i = 0; i < n - 1; ++i){
		scanf("%d%d", &x, &y);
		add(x, y);
		add(y, x);
	}
	get_lg();
	dfs(s, 0);
	int u, v;
	while(m--){
		scanf("%d%d", &u, &v);
		printf("%d\n", lca(u, v));
	}
	return 0;
}
<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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