【LCA模板】

本文介绍了三种求解树的最近公共祖先(LCA)的方法:RMQ预处理、倍增算法和树链剖分。详细讨论了各自的优缺点,如RMQ的空间效率、倍增的查询速度以及树链剖分的综合性能,并提供了相应的代码实现示例。

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描述

给定一棵 n 个点的树,Q个询问,每次询问点 x 到点 y两点之间的距离。

输入

第一行一个正整数 n ,表示这棵树有 n个节点;

接下来 n−1行,每行两个整数 x,y表示 x,y之间有一条连边;

然后一个整数 Q,表示有Q个询问;

接下来Q 行每行两个整数x,y 表示询问 x 到 y 的距离。

输出

输出 Q 行,每行表示每个询问的答案。

样例输入[复制]

6
1 2
1 3
2 4
2 5
3 6
2
2 6
5 6

样例输出[复制]

3
4

这里说三个方法:

①RMQ求LCA是O(n logn) 预处理然后O(1)求lca,空间也要带一个log。虽然查询O(1)很爽,但是如果n太大的话有可能预处理就炸了,也有可能空间不够。

主要流程是:

先dfs整个树,得到三个序列——欧拉序列【t】,深度序列【dep】 和 结点第一次出现的时间序列【pos】

【欧拉序列】:dfs到某个点时记一次,回溯到这个点时也记一次。那么显然长度就是2n【n为点数】

对这个欧拉序列做一个RMQ,记录区间深度最小值【dp数组存的是欧拉序列的下标,dep数组存的是欧拉序列对应点的深度】

然后查询u和v的lca时,就找到在dep[pos[u]]~dep[pos[v]]【如果pos[u]>pos[v]就把u和v交换一下】中深度最小的那个点就行了。

代码:


                
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