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,按照人的亲戚观念来说,你的父亲也是你的祖先,而LCA还可以将自己视为祖先节点. 举个例子吧,如下图所示4和5的最近公

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

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

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

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

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(

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()

Tarjan算法的详细介绍,请戳: http://www.cnblogs.com/chenxiwenruo/p/3529533.html #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <string> #include <vector> /* AC 一开始读取数据的方式并不好,运行900多ms. 后来参照

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4547 题意:模拟DOS下的cd命令,给出n个节点的目录树以及m次查询,每个查询包含一个当前目录cur和一个目标目录tar,返回从cur切换到tar所要使用的cd命令次数: 注意这里的cd命令是简化版,只能进行如下两种操作: 1. cd   ..                                        //返回父目录 2. cd   cur\一系列目录\tar          

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2586 题意:给出一棵n个节点的无根树,每条边有各自的权值.给出m个查询,对于每条查询返回节点u到v的最短路径的权值和,按查询顺序输出结果. 数据范围:n [2, 40000], m[1, 200] 思路:Tarjan算法:dfs遍历每个点,每遍历完 r 的一个孩子 c, 把 c 并入以 r 为祖先的集合,并处理 c 的所有查询 q:若qi的目标节点 v 已被遍历到,那么一定有lca(c, v) =

题目链接:http://poj.org/problem?id=1330 题意:给定一个n个节点的有根树,以及树中的两个节点u,v,求u,v的最近公共祖先. 数据范围:n [2, 10000] 思路:从树根出发进行后序深度优先遍历,设置vis数组实时记录是否已被访问. 每遍历完一棵子树r,把它并入以r的父节点p为代表元的集合.这时判断p是不是所要求的u, v节点之一,如果r==u,且v已访问过,则lca(u, v)必为v所属集合的代表元.p==v的情况类似. 我的第一道LCA问题的Tarjan算法

原文链接http://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/7256007.html UPD(2018-5-13) : 细节修改以及使用了Latex代码,公式更加美观.改的过程中发现许多叙述上的问题,已经修改.然而得到这么多阅读量我真的是受宠若惊.于是我决定再补写一个在线$O(1)$查询的$RMQ$算法. 问题模型 对于一棵树,求两个节点的最近公共祖先(LCA). 如下图:(以下数字代表对应编号的节点) $1$ 和 $6$ 的 LCA 是 $8$ . $11$ 和 $1$

hdu 2586:题意:输入n个点的n-1条边的树,m组询问任意点 a b之间的最短距离 思路:LCA中的Tarjan算法,RMQ还不会.. #include <stdio.h> #include <iostream> #include <string.h> using namespace std; ; ; int head[N]; //树边邻接表的表头 int __head[N]; //保存询问的邻接表的表头 struct edge{ //保存边 int u,v,w,

首先,众所周知,求LCA共有3种算法(树剖就不说了,太高级,以后再学..). 1.树上倍增(ST表优化) 2.RMQ&时间戳(ST表优化) 3.tarjan(离线算法)不讲..(后面补坑啦!) 一.树上倍增 这种方法原理是这样的: 我们可以知道,最朴素的算法就是一步一步的并查集往上找,知道找到2个点并查集相同,即为LCA 但这种算法的时间效率为O(NM)看到0<n,m<5*10^5我们就知道一定会炸. 但是,我们可以发现给出树后,每个点的LCA及走到LCA的路径一定是固定的. 所以可以

给出N个点,M条边.Q次询问 Q次询问每两点之间的最短距离 典型LCA 问题   Marjan算法解 #include "stdio.h" #include "string.h" struct Edge { int to,next,len; }edge[20010]; struct Ques { int to,next,index; }ques[2000010]; int head[10010],q_head[10010],f[10010],dis[10010];