lca求法

本文详细介绍了图论中寻找两个节点的最近公共祖先(LCA)的几种常见算法,包括倍增算法、欧拉序求LCA及Tarjan算法,并提供了完整的代码实现。

lca是图论里面较重要的东西
因为很多问题都需要用到 lca 比如路径问题
总之很有用

//1.倍增算法
#include<iostream>
using namespace std;
#include<vector>
const int maxn = 1e6+5;
int n,m,d[maxn],f[maxn][50];
int N = 0,vis[maxn];
vector<int> son[maxn];
void dfs(int u,int fa,int dep){
	d[u] = d[fa]+1;
	f[u][0] = fa;
	vis[u] = 1;
	for(int i = 1; i <= N;i++)	f[u][i] = f[f[u][i-1]][i-1];
	for(int i=0;i<son[u].size();i++){
		int v = son[u][i];
		if(!vis[v]){
			dfs(v,u,dep+1);
		}
	}
}
void init(){
	for(N=0;(N+1) << 1<n;N++);
	dfs(1,0,1);
}
int lca(int a,int b){
	if(d[a] < d[b]){
		swap(a,b);
	}
	for(int i=N;i>=0;i--){
		if(d[f[a][i]] >= d[b]){
			a = f[a][i];
		}
	}
	if(a == b){
		return b;
	}
	for(int i=N;i>=0;i--){
		if(f[a][i] != f[b][i]){
			a = f[a][i];
			b = f[b][i];
		}
	}
	return f[a][0];
}
int main(){
	cin >> n>> m;
	for(int i=1;i<=m;i++){
		int u,v;
		cin >> u >> v;
		son[u].push_back(v);
		son[v].push_back(u);
	}
	init();
	while(1){
		int u,v;
		cin >> u >> v;
		cout <<lca(u,v) << endl;
	}
}


//2.欧拉序求lca
#include<iostream>
using namespace std;
#include<vector>
const int maxn = 1e6+5;
int cnt = 0;
int dfn[maxn];
int pos[maxn];
int vis[maxn];
vector<int> son[maxn];
void dfs(int u){
	dfn[++cnt] = u;
	pos[u] = cnt;
	vis[u] = 1;
	for(int i=0;i<son[u].size();i++){
		int v = son[u][i];
		if(!vis[v])		dfs(v);
		dfn[++cnt] = u;
	}
}
int main(){
	int n,m;
	cin >> n >> m;
	for(int i=1;i<=m;i++){
		int u,v;
		cin >>u >> v;
		son[u].push_back(v);
		son[v].push_back(u);
	}
	dfs(1);
	int k;
	cin >> k;
	for(int i=1;i<=k;i++){
		int u,v;
		cin >>u >> v;
		int m = 999999; // m无穷大
		int lca;
		for(int j=min(pos[u],pos[v]);j<=max(pos[u],pos[v]);j++){
			if(m > pos[dfn[j]]){
				m = pos[dfn[j]];
				lca = dfn[j];
			}
		}
		cout << lca <<endl;
	}
}

//3.tarjan算法 离线
#include<iostream>
using namespace std;
#include<vector>
const int maxn = 1e6+5;
vector<int > son[maxn];
int ans[maxn],vis[maxn];
int fa[maxn],head[maxn],cnt = 0;
struct Edge{
	int to,next,id;
};
Edge edge[maxn];
int find(int x){
	if(fa[x] != x)  fa[x] = find(fa[x]);
	return fa[x];
}
void merge(int a,int b){
	int x = find(a);
	int y = find(b);	
	if(x == y){
		return;
	}
	fa[y] = x;
}
void add(int u,int v,int id){
	edge[++cnt].to = v;
	edge[cnt].next = head[u];
	edge[cnt].id = id;
	head[u] = cnt;
}
void dfs(int u,int f){
	for(int i=0;i<son[u].size();i++){
		int v = son[u][i];
		if( v == f )  continue;
		dfs(v,u);
		merge(u,v);
	}
	vis[u] = 1;
	for(int i=head[u];i;i=edge[i].next){
		int v = edge[i].to;
		int id = edge[i].id;
		if(vis[v])	ans[id] = find(v);
	}
}
int main(){
	int n,m;
	cin >> n >> m;
	for(int i = 1; i <= n; i++)  fa[i] = i;
	for(int i=1;i<=m;i++){
		int u,v;
		cin >>u >> v;
		son[u].push_back(v);
		son[v].push_back(u);
	}
	int k;
	cin >> k;
	for(int i=1;i<=k;i++){
		int u,v;
		cin >>u >> v;
		add(u,v,i);
		add(v,u,i);
	}
	dfs(1,0);
	for(int i=1;i<=k;i++){
		cout << ans[i] << endl;
	}
}

//还可以用树链剖分求lca  以后会添的
### 原理 倍增法求解最近公共祖先(LCA)的核心思想是利用二进制拆分的方法,通过预处理存储每个节点的 $2^j$ 个祖先信息,从而在查询时可以快速跳跃节点,减少查询的时间复杂度。 给定一棵树,首先要构建相关图(无向图或单向图均可),从根节点进行深度优先遍历,计算每个节点的深度,并初始化关键数组 $fa[i][j]$,它表示从 $i$ 节点往根节点出发的第 $2^j$ 个祖先节点,其中 $fa[i][0]$ 即 $i$ 节点的父节点。查询时,先将两个节点通过 $fa[i][j]$ 进行跳跃,使它们到达相同高度,这个跳跃是最大跳跃,每次通过 $fa[i][j]$ 实现 $2^j$ 次跳跃,相比一次跳跃一次要快得多。若两节点跳跃到同一深度时重合,那么该节点就是最近公共祖先;若未重合,则两个节点同时往上跳,直到找到最近公共祖先 [^3]。 两点集并的最近公共祖先为两点集分别的最近公共祖先的最近公共祖先,即 $LCA(A \cup B )=LCA( LCA(A),LCA(B) )$,利用这个性质,可以求解任意多节点之间的最近公共祖先 [^1]。 ### 实现 #### 预处理阶段 使用深度优先搜索(DFS)从根节点开始遍历整棵树,为每个节点计算其所有可能的祖先。利用二维数组 $parent[node][i]$ 来存储节点 $node$ 的第 $2^i$ 个祖先。对于每个节点 $node$,通过关系 $parent[node][i] = parent[parent[node][i - 1]][i - 1]$ 来计算更高层级的祖先 [^4]。 #### 核心代码(倍增算法) ```python # lcaMultiply 函数返回u和v的最近公共祖先 def lcaMultiply(u, v, depth, fa): # 让u指向深度最大的节点 if depth[u] < depth[v]: u, v = v, u # 向上找u的祖先,使u和v的深度相等 for i in range(19, -1, -1): if depth[fa[u][i]] >= depth[v]: u = fa[u][i] # 如果此时u和v刚好相等,那一定是最近的公共祖先,直接返回 if u == v: return u # 两个一起往上找祖先 for i in range(19, -1, -1): if fa[u][i] != fa[v][i]: u = fa[u][i] v = fa[v][i] return fa[u][0] ``` ### 应用 - **树结构中的路径查询**:在树状结构的数据库、文件系统等场景中,快速找到两个节点的最近公共祖先,有助于分析节点之间的关系和路径。 - **生物信息学**:在生物进化树中,寻找两个物种的最近共同祖先,有助于研究物种的进化关系。 - **社交网络分析**:在社交网络的树形结构中,确定两个用户的最近共同联系人,分析社交关系的紧密程度。
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