现在的位置: 首页 > 综合 > 正文

最近公共祖先算法(LCA)

2018年01月14日 ⁄ 综合 ⁄ 共 3854字 ⁄ 字号 评论关闭

发现网上对此算法真是多之又多,看了几个小时才算看懂。

 

写下我的理解思路,首先,LCA要用到并查集和深度优先搜索,其中并查集用来查找和合并各个节点集合,深度优先搜索用了搜索问题节点是否在同一个集合中。其实就是递归。(1):其中递的过程:首先算法从根开始,对每一棵子树进行深度优先搜索,访问根时,将创建由根结点构建的集合,然后把根节点的祖先设为自身,然后遍历该节点的每个子节点,也就是该节点的其他子树,如果子树是多层就选子节点重复上述过程,直到叶子节点。(2)归的过程:从叶子节点开始,找到其父节点,然后和父节点的集合合并,并把其祖先设为父节点,直到归到根节点。注意,在这过程中要判断问题节点是否在同一集合中,比如节点u,节点v,如果v在集合u中,那么他们最近公共祖先就应该是u,如果v不在u中,则遍历v时进行判断,自然就是v的最近祖先是v和u的最近公共祖先。

 

1.这个算法基于并查集和深度优先搜索。算法从根开始,对每一棵子树进行深度优先搜索,访问根时,将创建由根结点构建的集合,然后对以他的孩子结点为根的子树进行搜索,使对于 u, v 属于其某一棵子树的 LCA 询问完成。这时将其所有子树结点与根结点合并为一个集合。 对于属于这个集合的结点 u, v 其 LCA 必定是根结点。

2对于最近公共祖先问题,我们先来看这样一个性质,当两个节点(u,v)的最近公共祖先是x时,那么我们可以确定的说,当进行后序遍历的时候,必然先访问完x的所有子树,然后才会返回到x所在的节点。这个性质就是我们使用Tarjan算法解决最近公共祖先问题的核心思想。

      同时我们会想这个怎么能够保证是最近的公共祖先呢?我们这样看,因为我们是逐渐向上回溯的,所以我们每次访问完某个节点x的一棵子树,我们就将该子树所有节点放进该节点x所在的集合,并且我们设置这个集合所有元素的祖先是该节点x。那么到我们完成对一个节点的所有子树的访问时,我们将这个节点标记为已经找到了祖先的点。

       这个时候就体现了Tarjan采用离线的方式解决最近公共祖先的问题特点所在了,所以这个时候就体现了这一点。假设我们刚刚已经完成访问的节点是a,那么我们看与其一同被询问的另外一个点b是否已经被访问过了,若已经被访问过了,那么这个时候最近公共祖先必然是b所在集合对应的祖先c,因为我们对a的访问就是从最近公共祖先c转过来的,并且在从c的子树b转向a的时候,我们已经将b的祖先置为了c,同时这个c也是a的祖先,那么c必然是a、b的最近公共祖先。

       对于一棵子树所有节点,祖先都是该子树的根节点,所以我们在回溯的时候,时常要更新整个子树的祖先,为了方便处理,我们使用并查集维护一个集合的祖先。总的时间复杂度是O(n+q)的,因为dfs是O(n)的,然后对于询问的处理大概就是O(q)的。

从网上找了这样一个容易理解算法的代码:http://blog.csdn.net/lixiandejian/article/details/6661074

<pre class="cpp" name="code">#include<iostream>  
#include<vector>  
using namespace std;  

const int MAX=17;  
int f[MAX];				//每个节点所属集合?
int r[MAX];				//r是rank(秩) 合并
int indegree[MAX];		//保存每个节点的入度  
int visit[MAX];			//只有0和1,表示某节点id是否已处理完毕
vector<int> tree[MAX],Qes[MAX];  //树,查询
int ancestor[MAX];		//祖先集合


void init(int n)  
{  
	for(int i=1;i<=n;i++)  
	{  

		r[i]=1;					//每个节点的初始秩为1,秩的初始化也很重要,不初始化也可以,省去了计算每个集合秩的开销
		f[i]=i;					//每个节点的父节点初始为自身?
		indegree[i]=0;  
		visit[i]=0;  
		ancestor[i]=0;			//祖先为0
		tree[i].clear();  
		Qes[i].clear();  
	}  

}  

int find(int n)					//查找n节点所在的集合
{  
	if(f[n]==n)  
		return n;  
	else  
		f[n]=find(f[n]);  
	return f[n];  
}//查找函数,并压缩路径  

int Union(int x,int y)  
{  
	int a=find(x);  
	int b=find(y);  
	if(a==b)  
		return 0;  
	//相等的话,x向y合并  
	else if (r[a] < r[b])
	{  
		f[a] = b;
		r[b] += r[a];			//小的秩合并向大的秩
	}  
	else  if(r[a] == r[b])		//两秩相等,合并到左边的秩
	{  
		f[b] = a;
		r[a] += r[b]; 
	}
	else
	{
		f[b] = a;
		r[a] += r[b];
	}
	return 1;  

}//合并函数,如果属于同一分支则返回0,成功合并返回1  


void LCA(int u)  
{  
	ancestor[u]=u;  
	int size = tree[u].size();  
	for(int i=0;i<size;i++)  
	{  
		LCA(tree[u][i]);  
		Union(u,tree[u][i]);  
		ancestor[find(u)]=u;		//让u的父节点祖先为u,因为是回溯操作,一定能保证集合的祖先是最近祖先
	}  
	visit[u]=1;  
	size = Qes[u].size();			
	for(int i=0;i<size;i++)  
	{  
		//如果已经访问了问题节点,就可以返回结果了.  
		if(visit[Qes[u][i]]==1)  
		{  
			cout<<ancestor[find(Qes[u][i])]<<endl;			//如果这个点处理过,那么这个祖先就是共同祖先
			//			return;  
			continue;
		}  
	}  
}  


int main()  
{  
	int n = 16;  
	init(n);			//数的总节点数
	int s,t;  

	//先构造树
	tree[8].push_back(5);indegree[5]++;
	tree[8].push_back(4);indegree[4]++;
	tree[8].push_back(1);indegree[1]++;					//对节点ID为8的节点添加3个子节点,相应的子节点增加入度

	tree[5].push_back(9);indegree[9]++;

	tree[4].push_back(6);indegree[6]++;
	tree[4].push_back(10);indegree[10]++;

	tree[1].push_back(14);indegree[14]++;
	tree[1].push_back(13);indegree[13]++;

	tree[6].push_back(15);indegree[15]++;
	tree[6].push_back(7);indegree[7]++;

	tree[10].push_back(11);indegree[11]++;
	tree[10].push_back(16);indegree[16]++;
	tree[10].push_back(2);indegree[2]++;

	tree[16].push_back(3);indegree[3]++;
	tree[16].push_back(12);indegree[12]++;

	//输入查询
	cin>>s>>t;  
	//相当于询问两次,如果t在s的左边,那么在遍历完s时将无法得出结果  
	Qes[s].push_back(t);
	Qes[t].push_back(s);

	for(int i=1;i<=n;i++)  
	{  
		//寻找根节点  
		if(indegree[i]==0)			//根节点的入度为0
		{  
			LCA(i);  
			break;  
		}  
	}  
	return 0;  
}  </pre><br>
<br>
<p></p>
<p></p>
算法步骤:1 由跟节点开始,进行深度优先遍历,遍历到叶子节点,置其对应的visit[i] = 1; 2 将父节点与子节点进行合并(将他们置于同一个集合,详细看union代码),然后,将集合的祖先置为当前节点。(要注意回溯的过程,一定是保证高层次的) 3 询问查询,即qes[u][i],u是查询节点之一(正好是当前节点),i是另一个查询节点,如果i此时已被处理完毕,说明i在u的左边,那么i所在集合(并不是像有些文章说的i的父节点,这概念不正确)的祖先一定u,i的最近共同祖先(如果u,i在同一子树,则很好理解,如果u,i在不同子树,那么i所在集合的祖先也是u的祖先(注意回溯,上升,下降));如果i此时未被处理,说明i在u的右边,对于u,i的询问只能跳过,但是对i,u的询问可以处理。
 这个是两个节点共同祖先的查询,多个的话就用前两个的查询结果与下一个组成一个查询,依次类推。
<p></p>
参考问题链接:http://poj.org/problem?id=1330参考代码链接:http://kmplayer.iteye.com/blog/604518 (此代码结果是正确的,但代码的一些概念不太正确)参考知识链接:http://my.chinaunix.net/space.php?uid=1721137&do=blog&id=181005 ; http://hi.baidu.com/%B1%B1%BE%A9%CE%D2%B0%AE%C4%E3/blog/item/aaa01dc630e1940a9d163d0b.html感谢相关文章作者!
<pre></pre>

 

 

 

抱歉!评论已关闭.