最近公共祖先
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了最近公共祖先相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
最近公共祖先(LCA
)
1. 概念
- 对于有根树
T
的两个结点u,v
,最近公共祖先LCA(T,u,v)
表示一个结点x
,满足x
是u,v
的深度最大的祖先节点。 LCA
算法分为离线算法和在线算法- 离线算法(
off line algorithms
),是指基于在执行算法前输入数据已知的基本假设,也就是说,对于一个离线算法,在开始时就需要知道问题的所有输入数据,而且在解决一个问题后就要立即输出结果。 - 在线算法是指它可以以序列化的方式一个个的处理输入,也就是说在开始时并不需要已经知道所有的输入。
- 离线算法(
LCA
的离线算法主要指的是基于深度优先搜索的tarjan
算法
2. tarjan
求LCA
-
实现步骤:
- 任选一个点
u
为根节点,从根节点开始DFS
。 - 遍历
u
所有子节点v
,并标记这些子节点v
已被访问过。 - 若是
v
还有子节点,返回2,否则下一步。 - 并查集,把
v
合并到u
上。 - 寻找与当前点
u
有关的询问关系的点v
。 - 若是
v
已经被访问过了,则可以确认u
和v
的最近公共祖先为v
所在集合的根节点。
- 任选一个点
-
设
f[]
数组为并查集的父亲节点数组,初始化f[i]=i
,vis[]
数组为是否访问过的数组,初始为0
;询问为:
LCA(9,8),LCA(4,6),LCA(7,5),LCA(5,3)
-
图示:
-
初始状态:
-
以
1
为根节点DFS
,直到节点4
访问结束,和4
相关的查询有节点6
,但6
还未访问,说明LCA(4,6)
还不确定,把节点4
合并到其父节点为根的子树上,即:f[4]=2
。 -
继续
DFS
直到搜到节点9
结束,和9
相关的查询有节点8
,但8
还未访问,合并9
,即:f[9]=7
。 -
9
结束后回溯到节点7
,节点7
结束,和7
相关的查询有5
,此时5
虽然没有变黑,但可以肯定5
是7
的祖先,实际上可以求出LCA(5,7)=5
,也可以等5
变黑再求均可。 -
继续搜
8
,发现8
没有子节点,则寻找与其有关系查询为9
,此时9
已黑,则他们的最近公共祖先为find(9)=5
;在find(9)
过程中会把9路径压缩,直接挂到5
上,此时因为节点5
未变黑,所以f[5]=5
,注意父子关系必须变黑后建立 -
返回
5
后,变黑,此时跟5
相关的查询点有3
和7
,3
未访问,7
已变黑,此时也可以求出LCA(5,7)=find(7)=5
。 -
回溯到
2
没有相关查询,一次遍历到节点6
,与节点6
相关的查询时节点4
,且4
已黑,在求出LCA(4,6)=1
。 -
回溯到
3
,3
变黑,和3
相关的查询点有5
,5
已黑,5
的祖先节点1
即为公共祖先即LCA(3,5)=find(5)=1
。
-
-
例题:点的距离
Description
- 给定一个
n
个点的树,Q
个询问,每次询问x
到y
点的距离。
Input
- 第一行为一个整数
n(n<=1e4)
,表示n
个节点。 - 接下来
n-1
行,每行两个整数x,y
表示x
到y
有一条边,所有边权为1
。
Output
- 输出
Q
行,表示询问。
Sample Input
6 1 2 1 3 2 4 2 5 3 6 2 2 6 5 6
Sample Output
3 4
-
code
#include <bits/stdc++.h> const int maxn=1e4+5,maxq=1e5+5; struct Edge{int to,id,next;}e[2*(maxn+maxq)];//询问和树存储在同一个数组 int head[2*maxn],len,n;//1~n存树,n+1~2*n存询问 int dis[maxn],vis[maxn],f[maxn],ans[maxq];//ans[i]存储第i个答案 void Insert(int x,int y,int z){//id记录是第几个询问 e[++len].to=y;e[len].id=z;e[len].next=head[x];head[x]=len; } int Find(int x){ return x==f[x] ? x : f[x]=Find(f[x]); } void Tarjan(int u){ vis[u]=1;f[u]=u;//初始化并查集 for(int i=head[u];i;i=e[i].next){ int v=e[i].to; if(vis[v])continue; dis[v]=dis[u]+1;//dis[u]表示u到根节点点的距离 Tarjan(v); f[v]=u;//v变黑之后再跟上线建立联系,保证v的子孙节点 }//在v访问结束之前最远也只能查找到v for(int i=head[n+u];i;i=e[i].next){//u变黑,查找u相关的询问 int v=e[i].to-n,id=e[i].id; if(vis[v])//如果v已访问,此时v不一定变黑,有可能为灰此时LCA(u,v)=Find(v) ans[id]=dis[u]+dis[v]-2*dis[Find(v)]; } } void Solve(){ scanf("%d",&n); for(int i=1;i<n;++i){ int u,v;scanf("%d%d",&u,&v); Insert(u,v,1);Insert(v,u,1); } int Q;scanf("%d",&Q); for(int i=1;i<=Q;++i){ int u,v;scanf("%d%d",&u,&v); Insert(u+n,v+n,i);Insert(n+v,n+u,i); }//询问存储到n+1~2*n Tarjan(1); for(int i=1;i<=Q;++i) printf("%d ",ans[i]); } int main(){ Solve(); return 0; }
- 给定一个
-
Tarjan
算法需要初始化并查集,所以预处理的时间复杂度为O(n)
,Tarjan
算法处理所有询问的时间复杂度为O(n+q)
。但是Tarjan
算法的常数比倍增算法大。
3. 树上倍增求LCA
-
实现步骤:求
LCA(u,v)
DFS
求出每个节点相对于根节点的深度d[i]
。- 如果
d[u]<d[v]
,交换节点u
和v
,如果u
和v
的深度不一样,找到u
的和v
在同一深度的祖先节点u‘
,显然LCA(u,v)==LCA(u‘,v)
。 - 如果
u‘==v
,即v
正好是u
的祖先,则LCA(u,v)=v
,结束,否则进行如下操作:- 两个点同时向根节点跳 (2^j (j=log(n))) 步,此时有两种可能:
u
和v
同时跳 (2^j) 步指向同一点,说明他们的 (2^j) 祖先是同一个点,但不一定是最近的公共祖先,有可能跳多了,我们就调小一般的上跳幅度,即跳(2^{j-1})步。- 指向不同的点,此时
u,v
,我们u
和v
分别为他们的 (2^j) 祖先。然后减小上跳幅度为原来一半即j--
,重复1., 2.
,直到j==0
,此时两个点必然都在LCA
下面那层,所以再跳1步即可。
- 两个点同时向根节点跳 (2^j (j=log(n))) 步,此时有两种可能:
-
上面的思想实际上是利用了倍增的思想:
-
定义:(f[i][j]) 表示节点
i
往上跳 (2^j) 步后的节点,即i
的 (2^j) 祖先 ,显然:- (f[i][j]=f[ f[i][j-1] ][j-1])
- (f[i][0])为
i
的父亲节点
-
从根节点进行一遍
DFS
,可以很快预处理出每个节点的 (2^j) 祖先和深度。void dfs(int u,int fa){//对应深搜预处理f数组 dep[u]=dep[fa]+1;//预处理节点深度 for(int i=1;(1<<i)<=dep[u];i++) f[u][i]=f[f[u][i-1]][i-1];//根据u的深度,预处理其2^i祖先 for(int i=head[u];i;i=e[i].next){ int v=e[i].to; if(v==fa)continue; f[v][0]=u;//v的父亲节点是u dfs(v,u); } }
-
-
当
u
,v
不在同一个深度时,我们要用倍增思想把深度大的节点u
调到和v
在同一个深度。int len=dep[u]-dep[v],k=0; while(len){//对k进行二进制分解 if(len & 1) u=f[u][k]; ++k;len>>=1; }
-
code
#include<bits/stdc++.h> const int maxn=1e4+5,maxe=1e5+5; int n,len,head[maxn],dep[maxn],f[maxn][21]; struct edge{int next,to;}e[2*maxe]; void Insert(int u,int v){ e[++len].to=v;e[len].next=head[u];head[u]=len; } void dfs(int u,int fa){//对应深搜预处理f数组 dep[u]=dep[fa]+1;//预处理节点深度 for(int i=1;(1<<i)<=dep[u];i++) f[u][i]=f[f[u][i-1]][i-1];//根据u的深度,预处理其2^i祖先 for(int i=head[u];i;i=e[i].next){ int v=e[i].to; if(v==fa)continue; f[v][0]=u;//v的父亲节点是u dfs(v,u); } } int lca(int u,int v){ if(dep[u]<dep[v])std::swap(u,v); int len=dep[u]-dep[v],k=0; while(len){ if(len & 1) u=f[u][k]; ++k;len>>=1; } if(u==v)return u; for(int i=20;i>=0;i--){//从大到小枚举 if(f[u][i]!=f[v][i]){//尽可能接近 u=f[u][i];v=f[v][i]; } } return f[u][0];//u,v在LCA的下一层 } int main(){ scanf("%d",&n); for(int i=1;i<n;i++){ int x,y;scanf("%d%d",&x,&y); Insert(x,y);Insert(y,x); } dfs(1,0); int Q;scanf("%d",&Q); for(int i=1;i<=Q;i++){ int u,v;scanf("%d%d",&u,&v); printf("%d ",dep[u]+dep[v]-2*dep[lca(u,v)]);//求两个节点的LCA } }
-
时间复杂度:倍增算法的预处理时间复杂度为:
O(n*log(n))
,单次查询时间复杂度为 :O(log(n))
。
4. RMQ
之ST
算法
-
RMQ(Range Minimum/Maximum Query)
,即区间最值查询,是指这样一个问题:- 对于长度为
n
的数列A
,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n)
,返回数列A
中下标在i,j
之间的最小/大值。 - 如果只有一次询问,那样只有一遍
for
就可以搞定,但是如果有许多次询问就无法在很快的时间处理出来。在这里介绍一个在线算法,ST
算法。
- 对于长度为
-
ST(Sparse Table)
算法是一个非常有名的在线处理RMQ
问题的算法,它可以在O(nlogn)
时间内进行预处理,然后在O(1)
时间内回答每个查询。 -
ST
算法主要有预处理和查询两种操作:-
预处理
-
(f[i][j]) 表示从
i
开始的长度为 (2^j) 的一段元素的最小值,则有:-
(f[i][j]=min(f[i][j-1],f[i+2^{j-1}][j-1]) (2^jle n))
-
原理如图所示:
-
code
void Init(){//ST表初始化 for(int i=1;i<=n;++i) f[i][0]=a[i]; for(int j=1;(1<<j)<=n;++j)//枚举区间宽度为2^j for(int i=1;i+(1<<j)-1<=n;++i)//枚举区间起点,保证区间终点i+(1<<j)-1<=n f[i][j]=std::max(f[i][j-1],f[i+(1<<(j-1))][j-1]); }
-
-
-
查询
-
查询操作很简单,令
k
为满足 (2^kle R-L+1) 的最大整数,则以L
为开头,以R
为结尾的两个长度为 (2^k) 的区间合起来即覆盖了区间[L,R]
.由于是取最值,有些元素重复考虑了几遍也没关系。 -
原理如图所示:
-
code
int Ask(int s,int t){//查询区间[s,t]最大值 int k=log(t-s+1)/log(2);//保证k满足 2^k<r+l-1<=2^(k+1) return std::max(f[s][k],f[t-(1<<k)+1][k]); }
-
完整代码:
#include <bits/stdc++.h> const int maxn=1e4+5; int n,a[maxn],f[maxn][21]; void Init(){ for(int i=1;i<=n;++i) f[i][0]=a[i]; for(int j=1;(1<<j)<=n;++j)//枚举区间宽度为2^j for(int i=1;i+(1<<j)-1<=n;++i)//枚举区间起点,保证区间终点i+(1<<j)-1<=n f[i][j]=std::max(f[i][j-1],f[i+(1<<(j-1))][j-1]); } int Ask(int s,int t){ int k=log(t-s+1)/log(2);//保证k满足 2^k<r+l-1<=2^(k+1) return std::max(f[s][k],f[t-(1<<k)+1][k]); } void Solve(){ scanf("%d",&n);//n个点的序列 for(int i=1;i<=n;++i) scanf("%d",&a[i]); Init();//st表的初始化 int Q;scanf("%d",&Q); while(Q--){//q个询问 int x,y;scanf("%d%d",&x,&y); printf("%d ",Ask(x,y)); } } int main(){ Solve(); return 0; }
-
-
5. LCA
在线做法
-
算法思想:
- 从根节点
DFS
,无论是递归还是回溯,每次到达一个节点就把编号记录下来,得到一个长度为2N?1
的序列,成为树的欧拉序列 。 - 由于每条边恰好经过了两次,因此一共记录了
2n-1
个节点。 - 用
e[1,…,2n-1]
来表示这个数组,e[i]
表示第i
时刻访问的节点编号,并用Firsr[x]
来表示节点x
第一次被访问的时间。 - 那么对于任何
First[u]<Firts[v]
的节点u,v
来说,DFS
中从第一次访问u
到第一次访问v
所经过的路径应该是e[First[u],…,First[v]]
。 - 虽然这些节点会包含
u
的后代,但是其中深度最小的节点一定是u
和v
的LCA
。 dep[i]
表示节点i
的深度,那么当First[u]<=First[v]
时,LCA(u,v)=RMQ(dep,First[u],First[v])
;- 同理,
First[u]>First[v]
时,LCA(u,v)=RMQ(dep,First[v],First[u])
;
- 从根节点
-
图示:
-
对上图,从节点
1
开始DFS
,很容易得到如下图所示的三个数组:E
数组记录图的欧拉序列,下标是时间戳,值是节点编号L
数组记录节点的深度序列,下标是时间戳,值是节点到根的深度H
数组记录节点的第一次访问时间,下标为节点,值为节点第一次访问时间。
-
-
code
#include <bits/stdc++.h> const int maxn=1e4+5; struct Edge{ int to,next; }a[maxn*2]; int n,e[maxn],f[maxn][21],head[maxn],len; int Time,dep[maxn],First[maxn],vis[maxn]; void Insert(int x,int y){ a[++len].to=y;a[len].next=head[x];head[x]=len; } void Init(){ int N=2*n-1;//n个点欧拉序列有2*n-1个时间戳 for(int i=1;i<=N;++i)//枚举时间戳 f[i][0]=i;//i开始的长度为1的区间里深度最小的时间戳为i for(int j=1;(1<<j)<=N;++j)//枚举区间宽度为2^j for(int i=1;i+(1<<j)-1<=N;++i){//枚举区间起点,保证区间终点i+(1<<j)-1<=n int x=f[i][j-1],y=f[i+(1<<j-1)][j-1]; if(dep[x]<dep[y])f[i][j]=x; else f[i][j]=y; } } int Ask(int s,int t){ int k=log(t-s+1)/log(2);//保证k满足 2^k<r+l-1<=2^(k+1) int x=f[s][k],y=f[t-(1<<k)+1][k]; if(dep[x]<dep[y])return x; else return y; } int lca(int u,int v){//lca(u,v)在时间戳[First[u],First[v]]区间dep[]最小点 int x=First[u],y=First[v]; if(x>y)std::swap(x,y); return e[Ask(x,y)]; } void dfs(int u,int deep){//预处理出节点深度,欧拉序列和节点第一次访问时间 vis[u]=1;e[++Time]=u;First[u]=Time;dep[Time]=deep; for(int i=head[u];i;i=a[i].next){ int v=a[i].to; if(!vis[v]){ dfs(v,deep+1); e[++Time]=u;dep[Time]=deep; } } } void Solve(){ scanf("%d",&n); for(int i=1;i<n;++i){ int x,y;scanf("%d%d",&x,&y); Insert(x,y);Insert(y,x); } dfs(1,0); Init(); int Q;scanf("%d",&Q); while(Q--){ int x,y;scanf("%d%d",&x,&y); printf("%d ",lca(x,y)); } } int main(){ Solve(); return 0; }
-
时间复杂度:预处理的时间复杂度为
O(n*log(n))
,每次查询LCA
的时间复杂度为O(1)
。
以上是关于最近公共祖先的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章