LCA在线算法ST算法

求LCA(最近公共祖先)的算法有好多,按在线和离线分为在线算法和离线算法。

离线算法有基于搜索的Tarjan算法较优,而在线算法则是基于dp的ST算法较优。

首先说一下ST算法。

这个算法是基于RMQ(区间最大最小值编号)的,不懂的可以这里学习一些

而求LCA就是把树通过深搜得到一个序列,然后转化为求区间的最小编号。

比如说给出这样一棵树。

我们通过深搜可以得到这样一个序列:

节点ver 1 3 1 2 5 7 5 6 5 2 4 2 1 (先右后左)

深度R 1 2 1 2 3 4 3 4 3 2 3 2 1

首位first 1 4 2 11 5 8 6

那么我们就可以这样写深搜函数

int tot,head[N],ver[2*N],R[2*N],first[N],dir[N];
//ver:节点编号 R:深度 first:点编号位置 dir:距离
void dfs(int u ,int dep)
{
    vis[u] = true; ver[++tot] = u; first[u] = tot; R[tot] = dep;
    for(int k=head[u]; k!=-1; k=e[k].next)
        if( !vis[e[k].v] )
        {
            int v = e[k].v , w = e[k].w;
            dir[v] = dir[u] + w;
            dfs(v,dep+1);
            ver[++tot] = u; R[tot] = dep;
        }
}

搜索得到序列之后假如我们想求4 和 7的 LCA

那么我们找4和7在序列中的位置通过first 数组查找发现在6---11

即7 5 6 5 2 4 在上面图上找发现正好是以2为根的子树。而我们只要找到其中一个深度最小的编号就可以了、

这时候我们就用到了RMQ算法。

维护一个dp数组保存其区间深度最小的下标,查找的时候返回就可以了。

比如上面我们找到深度最小的为2点,返回其编号10即可。

这部分不会的可以根据上面链接研究一些RMQ

代码可以这样写:

void ST(int n)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        dp[i][0] = i;
    for(int j=1;(1<<j)<=n;j++)
    {
        for(int i=1;i+(1<<j)-1<=n;i++)
        {
            int a = dp[i][j-1] , b = dp[i+(1<<(j-1))][j-1];
            dp[i][j] = R[a]<R[b]?a:b;
        }
    }
}
//中间部分是交叉的。
int RMQ(int l,int r)
{
    int k=0;
    while((1<<(k+1))<=r-l+1)
        k++;
    int a = dp[l][k], b = dp[r-(1<<k)+1][k]; //保存的是编号
    return R[a]<R[b]?a:b;
}

int LCA(int u ,int v)
{
    int x = first[u] , y = first[v];
    if(x > y) swap(x,y);
    int res = RMQ(x,y);
    return ver[res];
}

那么接下来的应该不是问题了。

上一个题目hdoj 2586 的AC代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
using namespace std;
//#pragma comment(linker, "/STACK:102400000,102400000") //不需要申请系统栈
const int N = 40010;
const int M = 25;
int dp[2*N][M];  //这个数组记得开到2*N,因为遍历后序列长度为2*n-1
bool vis[N];
struct edge
{
    int u,v,w,next;
}e[2*N];
int tot,head[N];
inline void add(int u ,int v ,int w ,int &k)
{
    e[k].u = u; e[k].v = v; e[k].w = w;
    e[k].next = head[u]; head[u] = k++;
    u = u^v; v = u^v; u = u^v;
    e[k].u = u; e[k].v = v; e[k].w = w;
    e[k].next = head[u]; head[u] = k++;
}
int ver[2*N],R[2*N],first[N],dir[N];
//ver:节点编号 R:深度 first:点编号位置 dir:距离
void dfs(int u ,int dep)
{
    vis[u] = true; ver[++tot] = u; first[u] = tot; R[tot] = dep;
    for(int k=head[u]; k!=-1; k=e[k].next)
        if( !vis[e[k].v] )
        {
            int v = e[k].v , w = e[k].w;
            dir[v] = dir[u] + w;
            dfs(v,dep+1);
            ver[++tot] = u; R[tot] = dep;
        }
}
void ST(int n)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        dp[i][0] = i;
    for(int j=1;(1<<j)<=n;j++)
    {
        for(int i=1;i+(1<<j)-1<=n;i++)
        {
            int a = dp[i][j-1] , b = dp[i+(1<<(j-1))][j-1];
            dp[i][j] = R[a]<R[b]?a:b;
        }
    }
}
//中间部分是交叉的。
int RMQ(int l,int r)
{
    int k=0;
    while((1<<(k+1))<=r-l+1)
        k++;
    int a = dp[l][k], b = dp[r-(1<<k)+1][k]; //保存的是编号
    return R[a]<R[b]?a:b;
}

int LCA(int u ,int v)
{
    int x = first[u] , y = first[v];
    if(x > y) swap(x,y);
    int res = RMQ(x,y);
    return ver[res];
}

int main()
{
    //freopen("Input.txt","r",stdin);
    //freopen("Out.txt","w",stdout);
    int cas;
    scanf("%d",&cas);
    while(cas--)
    {
        int n,q,num = 0;
        scanf("%d%d",&n,&q);
        memset(head,-1,sizeof(head));
        memset(vis,false,sizeof(vis));
        for(int i=1; i<n; i++)
        {
            int u,v,w;
            scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
            add(u,v,w,num);
        }
        tot = 0; dir[1] = 0;
        dfs(1,1);
        /*printf("节点ver "); for(int i=1; i<=2*n-1; i++) printf("%d ",ver[i]); cout << endl;
        printf("深度R "); for(int i=1; i<=2*n-1; i++) printf("%d ",R[i]);   cout << endl;
        printf("首位first "); for(int i=1; i<=n; i++) printf("%d ",first[i]);    cout << endl;
        printf("距离dir "); for(int i=1; i<=n; i++) printf("%d ",dir[i]);      cout << endl;*/
        ST(2*n-1);
        while(q--)
        {
            int u,v;
            scanf("%d%d",&u,&v);
            int lca = LCA(u,v);
            printf("%d\n",dir[u] + dir[v] - 2*dir[lca]);
        }
    }
    return 0;
}
时间: 2024-12-29 04:43:03

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hihocoder1069最近公共祖先&#183;三(LCA在线算法--DFS+RMQ-ST)

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学习笔记 ST算法

[引子]RMQ (Range Minimum/Maximum Query)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里的最小(大)值,也就是说,RMQ问题是指求区间最值的问题. {方法} 1.朴素(即搜索),O(n)-O(qn) online. 2.线段树,O(n)-O(qlogn) online. 3.ST(实质是动态规划),O(nlogn)-O(q) online. ST算法(Sparse Table),以求最大值为例,设d[i,

ST算法

作用:ST算法是用来求解给定区间RMQ的最值,本文以最小值为例 举例: 给出一数组A[0~5] = {5,4,6,10,1,12},则区间[2,5]之间的最值为1. 方法:ST算法分成两部分:离线预处理 (nlogn)和 在线查询(O(1)).虽然还可以使用线段树.树状链表等求解区间最值,但是ST算法要比它们更快,而且适用于在线查询. (1)离线预处理:运用DP思想,用于求解区间最值,并保存到一个二维数组中. (2)在线查询:对给定区间进行分割,借助该二维数组求最值 具体解释: (1)离线预处理

RMQ问题ST算法

1. 概述 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.这两个问题是在实际应用中经常遇到的问题,下面介绍一下解决这两种问题的比较高效的算法.当然,该问题也可以用线段树(也叫区间树)解决,算法复杂度为:O(N)~O(logN),这里我们暂不介绍. 2.RMQ算法 对于该问题,最容易想到的解决方案是遍历,复杂度是O(n).但当数据量

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51NOD1174 区间最大数 &amp;&amp; RMQ问题(ST算法)

RMQ问题(区间最值问题Range Minimum/Maximum Query) 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.所谓在线算法,是指用户每输入一个查询便马上处理一个查询.该算法一般用较长