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一、定義與定理
      LCA:Least Common Ancestors(最近公共祖先),對(duì)于一棵有根樹(shù)T的任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)u,v,求出LCA(T, u, v),即離跟最遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)x,使得x同時(shí)是u和v的祖先。
      在線(xiàn)算法:用比較長(zhǎng)的時(shí)間做預(yù)處理,但是等信息充足以后每次回答詢(xún)問(wèn)只需要用比較少的時(shí)間。
      離線(xiàn)算法:先把所有的詢(xún)問(wèn)讀入,然后一起把所有詢(xún)問(wèn)回答完成。
      RMQ:給出一個(gè)數(shù)組A,回答詢(xún)問(wèn)RMQ(A, i, j),即A[i...j]之間的最值的下標(biāo)。
二、DFS+RMQ
      1)Sparse Table(ST)算法
      描述:

 1 //初始化
 2 INIT_RMQ
 3 //max[i][j]中存的是重j開(kāi)始的i個(gè)數(shù)據(jù)中的最大值,最小值類(lèi)似,num中存有數(shù)組的值
 4     for i : 1 to n
 5         max[0][i] = num[i]
 6     for i : 1 to log(n)/log(2)
 7         for j : 1 to n
 8             max[i][j] = MAX(max[i-1][j], max[i-1][j+2^(i-1)]
 9 //查詢(xún)
10 RMQ(i, j)
11     k = log(j-i+1/ log(2)
12     return MAX(max[k][i], max[k][j-2^k+1])

      分析:初始化過(guò)程實(shí)際上是一個(gè)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想。易知,初始化過(guò)程效率是O(nlogn),而查詢(xún)過(guò)程效率是O(1)。ST是一個(gè)在線(xiàn)算法。
      示例:POJ 3368 解題報(bào)告
      2)求解LCA問(wèn)題
      描述:
      (1)DFS:從樹(shù)T的根開(kāi)始,進(jìn)行深度優(yōu)先遍歷,并記錄下每次到達(dá)的頂點(diǎn)。第一個(gè)的結(jié)點(diǎn)是root(T),每經(jīng)過(guò)一條邊都記錄它的端點(diǎn)。由于每條邊恰好經(jīng)過(guò)2次,因此一共記錄了2n-1個(gè)結(jié)點(diǎn),用E[1, ... , 2n-1]來(lái)表示。
      (2)計(jì)算R:用R[i]表示E數(shù)組中第一個(gè)值為i的元素下標(biāo),即如果R[u] < R[v]時(shí),DFS訪(fǎng)問(wèn)的順序是E[R[u], R[u]+1, ..., R[v]]。雖然其中包含u的后代,但深度最小的還是u與v的公共祖先。
      (3)RMQ:當(dāng)R[u] ≥ R[v]時(shí),LCA[T, u, v] = RMQ(L, R[v], R[u]);否則LCA[T, u, v] = RMQ(L, R[u], R[v]),計(jì)算RMQ。
      由于RMQ中使用的ST算法是在線(xiàn)算法,所以這個(gè)算法也是在線(xiàn)算法。
      示例:ZOJ 3195 解題報(bào)告。
三、Tarjan算法
      描述:Tarjan算法是一個(gè)離線(xiàn)算法,也就是說(shuō)只有先獲得所有的查詢(xún),再按一個(gè)特定的順序進(jìn)行運(yùn)算。

 1 //parent為并查集,F(xiàn)IND為并查集的查找操作
 2 Tarjan(u)
 3     visit[u] = true
 4     for each (u, v) in QUERY
 5         if visit[v]
 6             ans(u, v) = FIND(v)
 7     for each (u, v) in TREE    
 8         if !visit[v]
 9             Tarjan(v)
10             parent[v] = u
      示例:HDOJ 2586 解題報(bào)告。
posted on 2009-07-04 15:25 Icyflame 閱讀(6977) 評(píng)論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類(lèi): 圖論
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