[ACM] hihocoder 1062 最近公共祖先·一 (一般做法)

本文介绍了一种算法,用于解决给定一系列父子关系后,判断任意两人是否具有共同祖先及找到辈分最低的共同祖先的问题。通过将人物关系构建成树结构,并采用深度优先搜索算法进行遍历,最终实现高效查询。
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描述

小Ho最近发现了一个神奇的网站!虽然还不够像58同城那样神奇,但这个网站仍然让小Ho乐在其中,但这是为什么呢?

“为什么呢?”小Hi如是问道,在他的观察中小Ho已经沉迷这个网站一周之久了,甚至连他心爱的树玩具都弃置一边。

“嘿嘿,小Hi,你快过来看!”小Ho招呼道。

“你看,在这个对话框里输入我的名字,在另一个对话框里,输入你的名字,再点这个查询按钮,就可以查出来……什么!我们居然有同一个祖祖祖祖祖爷爷?”

“诶,真是诶……这个网站有点厉害啊。”小Hi不由感叹道。

“是啊,这是什么算法啊,这么厉害!”小Ho也附和道。

“别2,我说的是他能弄到这些数据很厉害,而人类的繁殖树这种层数比较浅的树对这类算法的要求可是简单的不得了,你都能写出来呢!”小Hi道。

“啊?我也能写出来?可是……该从哪开始呢?”小Ho困惑了。

小Ho要面临的问题是这样的,假设现在他知道了N个人的信息——他们的父亲是谁,他需要对于小Hi的每一次提问——两个人的名字,告诉小Hi这两个人的是否存在同一个祖先,如果存在,那么他们的所有共同祖先中辈分最低的一个是谁?

提示:不着急,慢慢来,另外我有一个问题:挖掘机技术哪家强?!

输入

每个测试点(输入文件)有且仅有一组测试数据。

每组测试数据的第1行为一个整数N,意义如前文所述。

每组测试数据的第2~N+1行,每行分别描述一对父子关系,其中第i+1行为两个由大小写字母组成的字符串Father_i, Son_i,分别表示父亲的名字和儿子的名字。

每组测试数据的第N+2行为一个整数M,表示小Hi总共询问的次数。

每组测试数据的第N+3~N+M+2行,每行分别描述一个询问,其中第N+i+2行为两个由大小写字母组成的字符串Name1_i, Name2_i,分别表示小Hi询问中的两个名字。

对于100%的数据,满足N<=10^2,M<=10^2, 且数据中所有涉及的人物中不存在两个名字相同的人(即姓名唯一的确定了一个人)。

输出

对于每组测试数据,对于每个小Hi的询问,输出一行,表示查询的结果:如果根据已知信息,可以判定询问中的两个人存在共同的祖先,则输出他们的所有共同祖先中辈分最低的一个人的名字,否则输出-1。

样例输入
11
JiaYan JiaDaihua
JiaDaihua JiaFu
JiaDaihua JiaJing
JiaJing JiaZhen
JiaZhen JiaRong
JiaYuan JiaDaishan
JiaDaishan JiaShe
JiaDaishan JiaZheng
JiaShe JiaLian
JiaZheng JiaZhu
JiaZheng JiaBaoyu
3
JiaBaoyu JiaLian
JiaBaoyu JiaZheng
JiaBaoyu LinDaiyu
样例输出
JiaDaishan
JiaZheng
-1

 

解题思路:

小Hi道:“这个问题也应该是树结构许许多多问题中颇为经典的一个了,如果就简单的将父子关系视作树结构中的父子结点关系的话,这个问题其实就是在问树中两个结点层数最高的公共祖先——也就是所谓的最近公共祖先,而这个问题有非常多的解决方法,分别适合于不同的场景,像在线算法离线算法什么的现在说给你听你也不一定能够很快理解。”

“但是……你不是说我能够写出来的么?”小Ho纳闷了。

“所以说我们慢慢来不要急,先教你个最简单的法子。”小Hi如是说道。

“最简单的法子……如果数据量不大的话,我完全可以直接将这两个人的祖先全部找出来,然后取它们的交集,然后再找到其中辈分最低的一个不就行了。”小Ho思考了会这般说道。

小Hi点了点头道:“差不多就是这样!当然你也先将一个人的祖先全都标记出来,然后顺着另一个的父亲一直向上找,直到找到第一个被标记过的结点,便是它们的最近公共祖先结点了。”

“原来这么简单!”小Ho笑道:“那我先去写着了。”

代码:

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <string.h>
#include <map>
using namespace std;

const int maxn=202;
bool vis[maxn];
map<string,int>mp;
int parent[maxn];
int tot=0;
int n,m;
string father,son;

int hash(string str)//给字符串编号
{
    if(mp.count(str))
        return mp[str];
    else
    {
        mp[str]=++tot;
        return tot;
    }
}

void dfs(int son)//包括son节点在内的所有其祖先节点标记
{
    vis[son]=1;
    if(parent[son]==0)
        return;
    dfs(parent[son]);
}

int dfs2(int son)//找包括son节点在内的其所有其祖先节点中第一个被标记的节点
{
    if(vis[son]==1)
        return son;
    if(parent[son]==0)
        return -1;
    if(vis[parent[son]]==1)
        return parent[son];
    dfs2(parent[son]);
}

string output(int num)//根据编号输出
{
    map<string,int>::iterator i;
    for(i=mp.begin();i!=mp.end();i++)
    {
        if(i->second==num)
            return i->first;
    }
}

int main()
{
    cin>>n;
    memset(parent,0,sizeof(parent));
    while(n--)
    {
        cin>>father>>son;
        parent[hash(son)]=hash(father);
    }
    cin>>m;
    string a1,a2;
    while(m--)
    {
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        cin>>a1>>a2;
        dfs(hash(a1));
        int ans=dfs2(hash(a2));
        if(ans==-1)
            cout<<-1<<endl;
        else
            cout<<output(ans)<<endl;
    }
    return 0;
}


 

 

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在二叉树中查找两个节点的最小公共祖先(Lowest Common Ancestor, LCA)是常见的算法问题。该问题的解决方案通常依赖于树的遍历策略,尤其是递归方法。以下是种通用的实现方式: ### 算法思想 - **递归遍历**:从根节点开始,分别递归地在左子树和右子树中查找两个目标节点。 - **判断条件**: - 如果当前节点是两个目标节点中的个,则当前节点是潜在的最小公共祖先。 - 如果在左子树和右子树中分别找到两个目标节点,则当前节点为最小公共祖先。 - 如果仅在左子树或右子树中找到目标节点,则最小公共祖先在对应的子树中。 ### 实现代码 以下是个基于二叉树的实现示例,假设树中的每个节点都有个 `value` 属性和 `left`、`right` 子节点: ```python class TreeNode: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None def find_lca(root, node1, node2): # 如果根节点为空,直接返回None if root is None: return None # 如果当前节点是node1或node2,则返回当前节点 if root.value == node1.value or root.value == node2.value: return root # 递归查找左子树和右子树 left_lca = find_lca(root.left, node1, node2) right_lca = find_lca(root.right, node1, node2) # 如果左子树和右子树分别找到个目标节点,则当前节点是LCA if left_lca and right_lca: return root # 否则返回左子树或右子树中找到的LCA return left_lca if left_lca else right_lca ``` ### 示例说明 假设有个二叉树结构如下: ``` 3 / \ 5 1 / \ / \ 6 2 0 8 / \ 7 4 ``` - 如果查找节点 `5` 和 `1` 的最小公共祖先,则结果是 `3`。 - 如果查找节点 `5` 和 `4` 的最小公共祖先,则结果是 `5`,因为 `5` 是其中个目标节点,且 `4` 是其子节点。 ### 时间复杂度与空间复杂度 - **时间复杂度**:O(n),其中 n 是树中节点的数量。每个节点最多被访问次。 - **空间复杂度**:O(h),其中 h 是树的高度,主要是递归调用栈的空间。 ### 注意事项 - 该算法假设目标节点 `node1` 和 `node2` 存在于树中。 - 如果需要处理不存在的目标节点,可以在递归前增加额外的检查逻辑。
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