第三十九章:最近公共祖先LCA问题

本文深入探讨了二叉树中任意两个节点的最近公共祖先问题,详细介绍了Tarjan算法的原理及应用,并通过C++代码实例展示了如何实现该算法来解决特定问题。

最近公共祖先LCA问题

问题描述:求二叉树的任意两个节点的最近公共祖先


Tarjan算法

/*//最近公共祖先
题目描述:给定一棵带权树,求u,v两节点的最短长度

算法思想:找到u,v两点的最近公共祖先lca(v)
若dis[u]表示根节点到u的长度,则res=dis[u]+dis[v]-2*dis[lca(v)]
*/
#include <iostream>
#include <string>
#define NN 40002 // number of house
#define MM 202   // number of query
using namespace std;

typedef struct node{
    int v;//节点
    int d;//v节点与nxt相连的权值
    struct node *nxt;
}NODE;

NODE *Link1[NN];//邻接表,Link1[u]表示与u相连所有节点链
NODE edg1[NN * 2]; // 树中的边

NODE *Link2[NN];
NODE edg2[NN * 2]; // 询问的点对

int idx1, idx2, N, M;
int res[MM][3]; // 记录结果,res[i][0]: u   res[i][1]: v  res[i][2]: lca(u, v)
int fat[NN];//并查集表
int vis[NN];//记录访问点
int dis[NN];//根到i节点的长度

//前插法
void Add(int u, int v, int d, NODE edg[], NODE *Link[], int &idx){
    edg[idx].v = v;
    edg[idx].d = d;
    edg[idx].nxt = Link[u];
    Link[u] = edg + idx++;

    edg[idx].v = u;
    edg[idx].d = d;
    edg[idx].nxt = Link[v];
    Link[v] = edg + idx++;
}

int find(int x){ // 并查集路径压缩
    if(x != fat[x]){
        return fat[x] = find(fat[x]);
    }
    return x;
}

void Tarjan(int u){
    vis[u] = 1;
    fat[u] = u;

    for (NODE *p = Link2[u]; p; p = p->nxt){
        if(vis[p->v]){
            res[p->d][2] = find(p->v); // 存的是最近公共祖先结点
        }
    }

    for (NODE *p = Link1[u]; p; p = p->nxt){
        if(!vis[p->v]){
            dis[p->v] = dis[u] + p->d;
            Tarjan(p->v);
            fat[p->v] = u;
        }
    }
}
int main() {
	freopen("C:\\in.txt","r",stdin);
    int T, i, u, v, d;
    scanf("%d", &T);
    while(T--){
        scanf("%d%d", &N, &M);

        idx1 = 0;
        memset(Link1, 0, sizeof(Link1));
        for (i = 1; i < N; i++){
            scanf("%d%d%d", &u, &v, &d);
            Add(u, v, d, edg1, Link1, idx1);
        }

        idx2 = 0;
        memset(Link2, 0, sizeof(Link2));
        for (i = 1; i <= M; i++){
            scanf("%d%d", &u, &v);
            Add(u, v, i, edg2, Link2, idx2);
            res[i][0] = u;
            res[i][1] = v;
        }

        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        dis[1] = 0;
        Tarjan(1);

        for (i = 1; i <= M; i++){
            printf("%d\n", dis[res[i][0]] + dis[res[i][1]] - 2 * dis[res[i][2]]);
        }
    }
    return 0;
}





如果你是一名专业的java高级架构师,现在你在面试知识,如下是 数据结构与算法的面试知识体系结构图 请按照这个体系给出每个知识的学习理解方便记忆和消化,同时给出每个知识的高频面试的标准面试答案,结合项目经验给出解释和实战 数据结构与算法面试核心知识体系 ├── 一、复杂度分析基础 │ ├── 时间复杂度 │ │ ├── 大O表示法:O(1), O(logn), O(n), O(nlogn), O(n²)等含义? │ │ ├── 最好、最坏、平均时间复杂度分析? │ │ └── 递归算法的时间复杂度分析:主定理? │ ├── 空间复杂度 │ │ ├── 算法运行所需的额外空间?原地操作含义? │ │ ├── 递归调用的空间复杂度(调用栈深度)? │ │ └── 如何权衡时间与空间复杂度? │ └── 实际应用 │ ├── 如何根据数据规模选择合适的算法?(10⁵数据不能用O(n²)) │ ├── 常数项优化在实际工程中的意义? │ └── 摊还分析:某些操作的平均代价? ├── 二、数组、链表与字符串 │ ├── 数组(Array) │ │ ├── 特:随机访问O(1),插入删除O(n)? │ │ ├── 双指针技巧:快慢指针、左右指针、滑动窗口? │ │ ├── 前缀和数组:快速计算区间和? │ │ └── 差分数组:快速进行区间增减操作? │ ├── 链表(Linked List) │ │ ├── 单链表、双链表、循环链表区别? │ │ ├── 虚拟头节(dummy node)的作用? │ │ ├── 常见问题:反转链表、检测环、相交链表、合并有序链表? │ │ └── 链表排序:归并排序实现? │ └── 字符串(String) │ ├── 字符串匹配算法:KMP、Rabin-Karp? │ ├── 回文串问题:中心扩展法、动态规划? │ ├── 字符串操作:翻转、替换、分割? │ └── 不可变字符串的优势?(线程安全、缓存哈希值) ├── 三、栈、队列与哈希表 │ ├── 栈(Stack) │ │ ├── LIFO特性,应用场景:函数调用栈、括号匹配? │ │ ├── 单调栈:解决"下一个更大元素"问题? │ │ └── 最小栈:如何O(1)获取栈中最小值? │ ├── 队列(Queue) │ │ ├── FIFO特性,BFS算法基础? │ │ ├── 优先队列(堆):获取最值,Dijkstra算法? │ │ ├── 单调队列:解决滑动窗口最值问题? │ │ └── 双端队列(Deque):实现滑动窗口? │ └── 哈希表(Hash Table) │ ├── 原理:哈希函数、冲突解决(链地址法、开放寻址法)? │ ├── 设计哈希集合、哈希映射? │ ├── 实际应用:缓存(LRU)、快速查找、去重? │ └── 哈希碰撞攻击原理?如何设计好的哈希函数? ├── 四、树形数据结构 │ ├── 二叉树基础 │ │ ├── 遍历方式:前序、中序、后序(递归/迭代)? │ │ ├── 二叉搜索树(BST):性质、查找、插入、删除? │ │ ├── 平衡二叉树:AVL树、红黑树基本概念? │ │ └── 完全二叉树、满二叉树定义? │ ├── 树的变种 │ │ ├── 堆(Heap):大顶堆、小顶堆,优先队列实现? │ │ ├── Trie树(前缀树):字符串前缀匹配? │ │ ├── 线段树:区间查询、区间更新? │ │ └── 树状数组(BIT):单更新、前缀查询? │ └── 树的应用 │ ├── 最近公共祖先(LCA)问题? │ ├── 二叉树的序列化与反序列化? │ ├── 树的直径、高度、路径和问题? │ └── 哈夫曼编码:数据压缩? ├── 五、图论算法 │ ├── 图的表示 │ │ ├── 邻接矩阵 vs 邻接表?空间时间复杂度? │ │ ├── 有向图、无向图、加权图? │ │ └── 图的遍历:BFS、DFS实现? │ ├── 最短路径算法 │ │ ├── Dijkstra算法:非负权图,贪心策略? │ │ ├── Bellman-Ford算法:处理负权边? │ │ ├── Floyd-Warshall算法:多源最短路径? │ │ └── A算法:启发式搜索? │ ├── 最小生成树 │ │ ├── Prim算法:从开始扩展? │ │ ├── Kruskal算法:按边排序+并查集? │ │ └:适用场景:网络布线、电路设计? │ └── 其他图算法 │ ├── 拓扑排序:有向无环图(DAG),课程安排? │ ├── 并查集(Union-Find):连通分量,路径压缩优化? │ ├── 欧拉路径/回路:一笔画问题? │ └── 强连通分量:Kosaraju或Tarjan算法? ├── 六、排序与搜索算法 │ ├── 排序算法 │ │ ├── 比较排序:冒泡、选择、插入、归并、快速、堆排序? │ │ ├── 非比较排序:计数排序、桶排序、基数排序? │ │ ├── 稳定性分析:哪些是稳定排序? │ │ └── 各排序算法的时间/空间复杂度总结? │ ├── 搜索算法 │ │ ├── 二分查找:模板、边界处理、旋转数组搜索? │ │ ├── DFS深度优先:回溯法,排列组合问题? │ │ ├── BFS广度优先:最短路径,层级遍历? │ │ └── 启发式搜索:A算法,估价函数设计? │ └── 实际应用 │ ├── 海量数据排序:外部排序,归并思想? │ ├── 第K大/小元素:快速选择算法O(n)? │ ├── 在排序数组中查找目标值的起始和结束位置? │ └── 寻找旋转排序数组中的最小值? ├── 七、动态规划(DP) │ ├── 基本思想 │ │ ├── 重叠子问题、最优子结构? │ │ ├── 自顶向下(记忆化递归) vs 自底向上(迭代)? │ │ └── 状态定义、状态转移方程、边界条件? │ ├── 经典问题 │ │ ├── 背包问题:0-1背包、完全背包、状态压缩? │ │ ├── 最长公共子序列(LCS)、最长递增子序列(LIS)? │ │ ├── 编辑距离:字符串转换的最小操作数? │ │ ├── 股票买卖问题:多种限制条件? │ │ └── 打家劫舍、零钱兑换、路径问题? │ └── 解题技巧 │ ├── 如何识别DP问题?状态设计技巧? │ ├── 空间优化:滚动数组? │ ├── 输出具体方案而不仅仅是数值? │ └── 数位DP、状压DP、区间DP简介? ├── 八、贪心算法 │ ├── 基本概念 │ │ ├── 贪心选择性质?局部最优导致全局最优? │ │ ├── 与动态规划的区别?贪心无法回溯? │ │ └── 如何证明贪心策略的正确性? │ ├── 典型问题 │ │ ├── 区间调度:最多不重叠区间? │ │ ├── 哈夫曼编码:最优前缀码? │ │ ├── 分糖果、跳跃游戏、加油站问题? │ │ ├:贪心+排序:根据某个指标排序后贪心? │ │ └:贪心+优先队列:实时获取最优解? │ └── 应用场景 │ ├── 最小生成树:Prim和Kruskal算法中的贪心思想? │ ├── 最短路径:Dijkstra算法的贪心选择? │ ├── 数据压缩:贪心构造最优编码? │ └── 任务调度:合理安排任务顺序? ├── 九、高级数据结构与算法 │ ├── 高级数据结构 │ │ ├── 跳表(Skip List):Redis有序集合实现? │ │ ├── 布隆过滤器(Bloom Filter):判断存在性,可能误判? │ │ ├── LRU缓存:哈希表+双向链表实现? │ │ ├── 一致性哈希:分布式系统数据分片? │ │ └── 倒排索引:搜索引擎核心? │ ├── 数学与位运算 │ │ ├── 位操作技巧:判断奇偶、交换数值、找出单独数字? │ │ ├── 素数判断、最大公约数(GCD)、最小公倍数(LCM)? │ │ ├── 快速幂算法:计算a^b % mod? │ │ └── 随机数生成:拒绝采样,水塘抽样? │ └── 高级算法思想 │ ├── 分治算法:归并排序、快速排序、最近对? │ ├── 回溯算法:N皇后、数独、全排列? │ ├── 位运算优化状态表示(状态压缩)? │ ├:扫描线算法:矩形面积并、天际线问题? │ └:摩尔投票法:寻找多数元素? └── 十、实战技巧与系统设计 ├── 解题方法论 │ ├── 解题步骤:理解题意 -> 分析 -> 选择数据结构 -> 编码 -> 测试? │ ├── 边界条件考虑:空输入、极端值、溢出? │ ├── 代码规范:变量命名、注释、模块化? │ └── 测试用例设计:正常情况、边界情况、错误情况? ├── 系统设计中的应用 │ ├── LRU缓存设计:哈希表+双向链表? │ ├── 排行榜设计:跳表、有序集合? │ ├── 短网址系统:发号器、哈希算法? │ ├:朋友圈设计:并查集管理社交关系? │ └:搜索提示:Trie树实现自动补全? └── 海量数据处理 ├── 分治思想:大数据分解为小数据? ├── 哈希分片:数据均匀分布到多台机器? ├── 位图法:判断存在性,节省空间? ├:堆的应用:Top K问题? └:外部排序:内存不足时如何排序?
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