本博文转自http://www.cnblogs.com/JVxie/p/4854719.html,转载请注明出处 首先是最近公共祖先的概念(什么是最近公共祖先?): 在一棵没有环的树上,每个节点肯定有其父亲节点和祖先节点,而最近公共祖先,就是两个节点在这棵树上深度最大的公共的祖先节点. 换句话说,就是两个点在这棵树上距离最近的公共祖先节点. 所以LCA主要是用来处理当两个点仅有唯一一条确定的最短路径时的路径. 有人可能会问:那他本身或者其父亲节点是否可以作为祖先节点呢? 答案是肯定的,很简单,按

Nearest Common Ancestors Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 20715   Accepted: 10910 Description A rooted tree is a well-known data structure in computer science and engineering. An example is shown below: In the figure, each

百度百科 Definition&Solution 对于求树上\(u\)和\(v\)两点的LCA,使用在线倍增可以做到\(O(nlogn)\)的复杂度.在NOIP这种毒瘤卡常比赛中,为了代码的效率,常使用tarjan的离线LCA算法预处理各点复杂度.其复杂度为\(O(n~\alpha~(a))\) 在算法中,使用dfs遍历每个点.在回溯时,使用并查集维护每个被遍历到的点的已经回溯的最浅祖先.显然对于两个点,当一个点被后遍历到的时候,他们的LCA就是被先遍历到的点被维护的祖先. 在使用中使用并查集维

一. 离线Tarjan算法 LCA问题(lowest common ancestors):在一个有根树T中.两个节点和 e&sig=3136f1d5fcf75709d9ac882bd8cfe0cd" alt="">的近期公共祖先.指的是二者的公共祖先中深度最高的节点. 给定随意两个树中的节点,求它们的近期公共祖先. 对于二分查找树.二叉树,能够用普通的dfs实现.但对于多叉树.查询次数频繁的情况下.离线Tarjan算法的长处就显现出来了.因为对树上全部节点仅仅进

LCA算法: LCA(Least Common Ancestor),顾名思义,是指在一棵树中,距离两个点最近的两者的公共节点.也就是说,在两个点通往根的道路上,肯定会有公共的节点,我们就是要求找到公共的节点中,深度尽量深的点.还可以表示成另一种说法,就是如果把树看成是一个图,这找到这两个点中的最短距离. LCA算法有在线算法也有离线算法,所谓的在线算法就是实时性的,比方说,给你一个输入,算法就给出一个输出,就像是http请求,请求网页一样.给一个 实时的请求,就返回给你一个请求的网页.而离线算法

这是LCA算法中的一种,Tarjan算法 其实这么说也有点不对,应该是Tarjan+DFS进行解决 LCA又称为最近公共祖先 那么什么是最近公共祖先: 在一棵没有环的树上,每个节点肯定有其父亲节点和祖先节点 而最近公共祖先,就是两个节点在这棵树上深度最大的公共的祖先节点. 换句话说,最近公共祖先就是两个点在这棵树上距离最近的公共祖先节点. 那么我们该如何去求这个最近公共祖先呢? 通常初学者都会想到最简单粗暴的一个办法: 对于每个询问,遍历所有的点,时间复杂度为O(n*q),很明显,n和q一般都是

LCA问题(Least Common Ancestors,最近公共祖先问题),是指给定一棵有根树T,给出若干个查询LCA(u, v)(通常查询数量较大),每次求树T中两个顶点u和v的最近公共祖先,即找一个节点,同时是u和v的祖先,并且深度尽可能大(尽可能远离树根).LCA问题有很多解法:线段树.Tarjan算法.跳表.RMQ与LCA互相转化等. 一 LCA问题 LCA问题的一般形式:给定一棵有根树,给出若干个查询,每个查询要求指定节点u和v的最近公共祖先. LCA问题有两类解决思路: 在线算法,

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2586 题意: 给出一棵 n 个节点的带边权的树, 有 m 个形如 x y 的询问, 要求输出所有 x, y节点之间的最短距离. 思路: dis[i] 存储 i 节点到根节点的最短距离, lca 为 x, y 的最近公共祖先, 那么 x, y 之间的最短距离为: dis[x] + dis[y] - 2 * dis[lca] . 解法1: tarjan离线算法 关于该算法 Tarjan(u)//marg

离线Tarjian,来个JVxie大佬博客最近公共祖先LCA(Tarjan算法)的思考和算法实现,还有zhouzhendong大佬的LCA算法解析-Tarjan&倍增&RMQ(其实你们百度lca前两个博客就是...) LCA是最近公共祖先的意思,在上图的话像4和5的最近公共祖先就是2,而4和7的最近公共祖先是1,从某种意义上讲如果不怕超时的话,每次直接暴力搜索是可以找到每两个节点的最近公共祖先的,不过红红的TLE不好看,要想生活过得去,还是得看点AC的绿. 而Tarjan求lca是离线算法

LCA的Tarjan算法是一个离线算法,复杂度$O(n+q)$. 我们知道Dfs搜索树时会形成一个搜索栈.搜索栈顶节点cur时,对于另外一个节点v,它们的LCA便是v到根节点的路径与搜索栈开始分叉的那个节点lca.而站在cur上枚举v找lca的过程可以用并查集优化到$O(\log n)$级别. 并查集的定义:规定v为已经搜索且已经回溯,当前搜索栈顶为cur,则v并查集中的Father为LCA(cur,v).查询可直接运用该定义. 并查集的维护:每当搜索栈顶弹出一个节点x时,将x在并查集中的Fat

Tarjan算法 Tarjan算法是基于dfs算法,每一个强连通分量为搜索树中的一颗子树.搜索时,把当前搜索树中的未处理的结点加入一个栈中,回溯时可以判断栈顶到栈中的结点是不是在同一个强连通分量中.当dfn[u]=low[u]时,以u为根的搜索子树上的所有结点是一个强连通分量,其中dfn[]值表示结点的深度优先数,low[]值表示结点可以到达的优先数最小的祖先. Tarjan伪代码如下: Tarjan(u) { dfn[u] = low[u] = ++dep //dfn[]和low[]的初值 S

Python实现各种排序算法的代码示例总结 作者:Donald Knuth 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-12-11我要评论 这篇文章主要介绍了Python实现各种排序算法的代码示例总结,其实Python是非常好的算法入门学习时的配套高级语言,需要的朋友可以参考下 在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数.<数据结构>也会花大量篇幅讲解排序.之前一段时间,由于需要,我复习了

10个经典的C语言面试基础算法及代码作者:码农网 – 小峰 原文地址:http://www.codeceo.com/article/10-c-interview-algorithm.html 算法是一个程序和软件的灵魂,作为一名优秀的程序员,只有对一些基础的算法有着全面的掌握,才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手.本文是近百个C语言算法系列的第二篇,包括了经典的Fibonacci数列.简易计算器.回文检查.质数检查等算法.也许他们能在你的毕业设计或者面试中派上用场. 1.计算Fibona

1.正整数序列Q中的每个元素都至少能被正整数a和b中的一个整除,现给定a和b,需要计算出Q中的前几项, 例如,当a=3,b=5,N=6时,序列为3,5,6,9,10,12 (1).设计一个函数void generate(int a,int b,int N ,int * Q)计算Q的前几项 (2).设计测试数据来验证函数程序在各种输入下的正确性. 感觉有点类似归并排序的Merge.有两个数组A.B. 数组A存放:3*1.3*2.3*3… 数组B存放:5*1.5*2.5*3… 有两个指针 i, j,

图论算法-Tarjan模板 [缩点:割顶:双连通分量] 为小伙伴们总结的Tarjan三大算法 Tarjan缩点(求强连通分量) int n; int low[100010],dfn[100010]; bool ins[100010]; int col[100010];//记录每个点所属强连通分量(即染色) vector<int> map[100010]; stack<int> st; int tot;//时间戳 int colnum;//记录强连通分量个数 void tarjan(

分享php排序的四种算法与代码. 冒泡:function bubble_sort($arr){ $num = count($arr); for($i=0;$i<$num;$i++){ for($j=$num-1;$j>$i;$j--){ if($arr[$j-1]>$arr[$j]){ $tmp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$j-1]; $arr[$j-1] = $tmp; } } } return $arr; } 选择:function select_sor

以下几篇随笔都是记录的我实现八大排序的代码,主要是贴出代码吧,讲解什么的都没有,主要是为了方便我自己复习,哈哈,如果看不明白,也不要说我坑哦! 本片分为两部分代码: 常用方法封装 排序算法里需要频繁使用 交换数组中两数位置 的操作,另外,为了方便我打印数组查看结果,我封装一个 ArrayBase.java基类,用来实现swap方法和printArray方法: 选择排序算法 (一)ArrayBase.java /** * */ package com.cherish.SortingAlgorith

LCA_Tarjan 参考博客:https://www.cnblogs.com/JVxie/p/4854719.html LCA的Tarjan写法需要结合并查集 从叶子节点往上并 int Find (int x) { return x == pre[x] ? x:pre[x] = Find(pre[x]); } void dfs(int x,int w,int fa) { d[x] = w; //点x的深度 //遍历与点x相连的点(除了已经访问过的和其父节点) ; i < v[x].size()

离散概率值(discrete) 和 重置\洗牌(shuffle) 算法 及 代码 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17120687 离散概率值, 是根据离散分布的概率(归一化), 计算出一个随机的值, 概率越大, 离散值出现的可能性就越大; 原理: 随机生成一个0-1的值,顺次累加概率值, 大于等于随机值输出, 由于概率值越大, 相加之后跨度越大, 越有可能输出; 重置(洗牌)(shuffle), 是随机打乱数组

1.k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法,它是机器学习算法入门最好的算法之一,可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用.它是一种经典简单的分类算法,当然也可以用来解决回归问题.2.kNN机器学习算法具有以下的特点:(1)思想极度简单(2)应用的数学知识非常少(3)解决相关问题的效果非常好(4)可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题(5)更加完整地刻画机器学习应用的流程3.KNN算法pyhton代码实现如下: (1)解决分类问题的代码如下:#1-1输入任意的自定义数据集

. . Adaboost算法及其代码实现 算法概述 AdaBoost(adaptive boosting),即自适应提升算法. Boosting 是一类算法的总称,这类算法的特点是通过训练若干弱分类器,然后将弱分类器组合成强分类器进行分类. 为什么要这样做呢?因为弱分类器训练起来很容易,将弱分类器集成起来,往往可以得到很好的效果. 俗话说,"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",就是这个道理. 这类 boosting 算法的特点是各个弱分类器之间是串行训练的,当前弱分类器的训练依赖于上一轮弱分类器