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在樹這種數據結構中,有時候需要知道兩個節點的最近的公共祖先。
我們經常只需要知道某兩個節點的公共祖先,這樣最簡單的遞歸算法即可解決問題,分析如下:

1、對于當前節點t,如果其是要查詢的兩個節點a和b中的一個,則直接返回t;
2、否則如果a和b都在t的左子樹或者右子樹中,則遞歸左子樹或右子樹
3、直到a和b分屬t的左子樹與右子樹為止。

后序遍歷二叉樹的遞歸算法如下:

 1 typedef struct lca
 2 {
 3     int data;
 4     struct lca *left, *right;
 5 } lca;
 6 
 7 int LCA(lca *root, lca *a, lca *b, lca **result)
 8 {
 9     int l, r;
10     if (root == NULL)
11         return 0;
12     if ((l = LCA(root->left, a, b, result)) == 2return 2;
13     if ((r = LCA(root->right, a, b, result)) == 2return 2;
14     if (l + r == 2) { *result = root; return 2; }
15     if (root == a || root == b) {
16         if (l + r == 1) { *result = root; return 2; }
17         return 1;
18     }
19     return l + r;
20 }
21 


算法結果即最近公共祖先節點在result中。

不過有時候我們的查詢量很大,針對同一顆樹有成百上千次查詢,這樣上面的算法效率就太低了,不過不要急,Tarjan算法派上用場了~
Tarjan算法是一種離線算法,意思就是給定一棵樹,然后給定若干詢問,先緩存所有詢問,然后再一次性的給出所有詢問的回答。
設定如下數據結構:

1 vector<int> tree[MAX_NODE];
2 vector<int> query[MAX_QUERY];


由上面可知,樹是有鄰接表存儲的(這樣也是為了節約空間)。對于查詢,如(3, 5),query[3][5] 和query[5][3]都需要被置為1。
先看模板吧:

 1 int find(int x)
 2 {
 3     if (x == parent[x])
 4     {
 5         return x;
 6     }
 7     else
 8     {
 9         parent[x] = find(parent[x]);
10     }
11 
12     return parent[x];
13 }
14 
15 void merge(int x, int y)
16 {
17     parent[y] = x;
18 }
19 
20 void LCA_Tarjan(int u)
21 {
22     int i;
23     parent[u] = u;
24 
25     for (i = 0; i < tree[u].size(); ++i)
26     {
27         LCA_Tarjan(tree[u][i]);
28         merge(u, tree[u][i]);
29         anscestor[find(u)] = u;
30     }
31 
32     checked[u] = 1;
33 
34     for (i = 0; i < query[u].size(); ++i)
35     {
36         if (checked[query[u][i]] == 1)
37         {
38             res = anscestor[find(query[u][i])];
39         }
40     }
41 }
42 


其中find(x)、merge(x, y)是并查集(不知道并查集?去翻翻《算法導論》吧!)的標準操作,函數功能分別是尋找x的根節點;合并x和y這兩棵樹,將y的根節點的父指針指向x。
核心操作當然是LCA_Tarjan(u)了。它的思想如下:
1、看遞歸就知道其實還是深度遍歷這棵樹;
2、首先使當前節點u的父指針指向自己;
3、處理u的所有孩子節點,每處理完一個孩子節點就讓孩子節點的父指針指向u,即將孩子節點所在的集合與u的集合合并;
4、u的全部孩子處理完畢則將u標記為處理結束,即checked[u] = 1;
5、處理所有和u相關的詢問,比如query[u][i] = v,則如果v已經被處理結束,則u和v必然處在一棵并查集樹上,并且這棵樹的根節點一定是他們的公共祖先
(為什么?畫圖找實例然后手動運行一遍不難理解,因為每個節點(比如為x)運行完之后就將x的父指針指向它的父親(這時父親節點的父指針依然指向自己),然后再去運行x的兄弟節點,這時兄弟節點下的某個節點(比如y)如果在查詢中,且查詢如果恰好是(y, x的子孫),則x所在并查集樹中的根節點一定是x的父節點,而這個父節點也是y的祖先,因此可知(y, x的子孫)的祖先一定包含x的父節點,由上面過程知道不能可包含比x的父節點更低的祖先節點,因此x的祖先節點必然是(y, x的子孫)的最近公共祖先);這樣說必然很難理解,不過找個真正的實例運行一遍就一目了然了~

posted on 2011-05-12 21:42 myjfm 閱讀(3178) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 算法基礎
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