【POJ1330】最近公共祖先（LCA）：并查集+深搜
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最近公共祖先（LCA）问题常见于各种面试题中，针对不同情况算法也不尽相同。
情况1：二叉树是个二叉查找树，且root和两个节点的值(a, b)已知。
如果该二叉树是二叉查找树，那么求解LCA十分简单。
基本思想为：从树根开始，该节点的值为t，如果t大于t1和t2，说明t1和t2都位于t的左侧，所以它们的共同祖先必定在t的左子树中，从t.left开始搜索；如果t小于t1和t2，说明t1和t2都位于t的右侧，那么从t.right开始搜索；如果t1<=t<= t2，说明t1和t2位于t的两侧（或t=t1，或t=t2），那么该节点t为公共祖先。
bstNode* LCA(bstNode* pNode, int value1, int value2)
{
bstNode* pTemp = pNode;
while (pTemp)
{
if (pTemp->data>value1 && pTemp->data>value2)
pTemp = pTemp->pLeft;
else if(pTemp->datadatapRight;
else
return pTemp;
}
return NULL;
}情况2：普通二叉树，root未知，但是每个节点都有parent指针。
基本思想：分别从给定的两个节点出发上溯到根节点，形成两条相交的链表，问题转化为求这两个相交链表的第一个交点，即传统方法：求出linkedList A的长度lengthA， linkedList B的长度LengthB。然后让长的那个链表走过abs(lengthA-lengthB)步之后，齐头并进，就能解决了。
int getLength (bstNode* pNode)
{
int length = 0;
bstNode* pTemp = pNode;
while (pTemp)
{
length ++ ;
pTemp = pTemp->pParent;
}
return length;
}
bstNode* LCAC(bstNode* pNode1, bstNode* pNode2)
{
int length1 = getLength(pNode1);
int length2 = getLength(pNode2);
// skip the abs(length1-length2)
bstNode* pIter1 = NULL;
bstNode* pIter2 = NULL;
int k=0;
if (length1>=length2)
{
bstNode* pTemp = pNode1;
while (k++pParent;
}
pIter1 = pTemp;
pIter2 = pNode2;
}
else
{
bstNode* pTemp = pNode1;
while (k++pParent;
}
pIter1 = pNode1;
pIter2 = pTemp;
}
while (pIter1&&pIter2 && pIter1!= pIter2)
{
pIter1 = pIter1->pParent;
pIter2 = pIter2->pParent;
}
return pIter1;
}情况3：也是最普通的情况，二叉树是普通的二叉树，节点只有left/right，没有parent指针。
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基本思想：记录从根找到node1和node2的路径，然后再把它们的路径用类似的情况一来做分析，比如还是node1=3,node2=8这个case.我们肯定可以从根节点开始找到3这个节点，同时记录下路径3,4,6,10，类似的我们也可以找到8,6,10。我们把这样的信息存储到两个vector里面，把长的vector开始的多余节点3扔掉，从相同剩余长度开始比较，4!=8, 6==6,我们找到了我们的答案。
#includebool nodePath (bstNode* pRoot, int value, std::vector& path)
{
if (pRoot==NULL) return false;
if (pRoot->data!=value)
{
if (nodePath(pRoot->pLeft,value,path))
{
path.push_back(pRoot);
return true;
}
else
{
if (nodePath(pRoot->pRight,value,path))
{
path.push_back(pRoot);
return true;
}
else
return false;
}
}
else
{
path.push_back(pRoot);
return true;
}
}
bstNode* LCAC(bstNode* pNode, int value1, int value2)
{
std::vectorpath1;
std::vectorpath2;
bool find = false;
find |= nodePath(pNode, value1, path1);
find &= nodePath(pNode, value2, path2);
bstNode* pReturn=NULL;
if (find)
{
int minSize = path1.size()>path2.size()?path2.size():path1.size();
int it1 = path1.size()-minSize;
int it2 = path2.size()-minSize;
for (;it1<path1.size(),it2<path2.size();it1++,it2++)
{
if (path1[it1]==path2[it2])
{
pReturn = path1[it1];
break;
}
}
}
return pReturn;
}下面说一下本文的题目，也就是POJ1330，用网上流行的LCA算法Tarjan求解（并查集+深搜）。
LCA是求最近公共祖先问题， tarjan的算法是离线算法，时间复杂度为O(n＋Q)，n为数据规模，Q为询问个数
其中用到并查集。关键是dfs的主循环比较重要。离线算法就是对每个查询，都要求以下，此算法在lrj的黑书中简单提起过，后边还有O（n）－o（1）的算法，正在研究中。。。
分类，使每个结点都落到某个类中，到时候只要执行集合查询，就可以知道结点的LCA了。
对于一个结点u，类别有 以u为根的子树、除类一以外的以f(u)为根的子树、除前两类以外的以f(f(u))为根的子树、除前三类以外的以f(f(f(u)))为根的子树……
类一的LCA为u,类二为f(u),类三为f(f(u)),类四为f(f(f(u)))。这样的分类看起来好像并不困难。但关键是查询是二维的，并没有一个确定的u。接下来就是这个算法的巧妙之处了。
利用递归的LCA过程。当lca(u)执行完毕后，以u为根的子树已经全部并为了一个集合。而一个lca的内部实际上做了的事就是对其子结点，依 此调用lca.当v1(第一个子结点)被lca，正在处理v2的时候，以v1为根的子树＋u同在一个集合里，f(u)+编号比u小的u的兄弟的子树 同在 一个集合里，f(f(u)) + 编号比f(u)小的 f(u)的兄弟 的子树 同在一个集合里…… 而这些集合，对于v2的LCA都是不同的。因此只要 查询x在哪一个集合里，就能知道LCA(v2,x)
还有一种可能，x不在任何集合里。当他是v2的儿子，v3,v4等子树或编号比ｕ大的ｕ的兄弟的子树（等等）时，就会发生这种情况。即还没有被处 理。还没有处理过的怎么办？把一个查询(x1,x2)往查询列表里添加两次，一次添加到x1的列表里，一次添加到x2的列表里，如果在做x1的时候发现 x2已经被处理了，那就接受这个询问。（两次中必定只有一次询问被接受）
其他介绍：
首先，Tarjan算法是一种离线算法，也就是说，它要首先读入所有的询问（求一次LCA叫做一次询问），然后并不一定按照原来的顺序处理这些询 问。而打乱这个顺序正是这个算法的巧妙之处。看完下文，你便会发现，如果偏要按原来的顺序处理询问，Tarjan算法将无法进行。 Tarjan算法是利用并查集来实现的。它按DFS的顺序遍历整棵树。对于每个结点x，它进行以下几步操作：
* 计算当前结点的层号lv[x]，并在并查集中建立仅包含x结点的集合，即root[x]:=x。 * 依次处理与该结点关联的询问。 * 递归处理x的所有孩子。 * root[x]:=root[father[x]]（对于根结点来说，它的父结点可以任选一个，反正这是最后一步操作了）。
现在我们来观察正在处理与x结点关联的询问时并查集的情况。由于一个结点处理完毕后，它就被归到其父结点所在的集合，所以在已经处理过的结点中 （包括 x本身），x结点本身构成了与x的LCA是x的集合，x结点的父结点及以x的所有已处理的兄弟结点为根的子树构成了与x的LCA是father[x]的集 合，x结点的父结点的父结点及以x的父结点的所有已处理的兄弟结点为根的子树构成了与x的LCA是father[father[x]]的集合……（上面这 几句话如果看着别扭，就分析一下句子成分，也可参照右面的图）假设有一个询问(x,y)（y是已处理的结点），在并查集中查到y所属集合的根是z，那么z
就是x和y的LCA，x到y的路径长度就是lv[x]+lv[y]-lv[z]*2。累加所有经过的路径长度就得到答案。 现在还有一个问题：上面提到的询问(x,y)中，y是已处理过的结点。那么，如果y尚未处理怎么办？其实很简单，只要在询问列表中加入两个询问(x, y)、(y,x)，那么就可以保证这两个询问有且仅有一个被处理了（暂时无法处理的那个就pass掉）。而形如(x,x)的询问则根本不必存储。 如果在并查集的实现中使用路径压缩等优化措施，一次查询的复杂度将可以认为是常数级的，整个算法也就是线性的了。
附伪代码：
LCA(u)
{
Make-Set(u)
ancestor[Find-Set(u)]=u
对于u的每一个孩子v
{
LCA(v)
Union(u)
ancestor[Find-Set(u)]=u
}
checked[u]=true
对于每个(u,v)属于P
{
if checked[v]=true
then {
回答u和v的最近公共祖先为 ancestor[Find-Set(v)]
}
}
}
其中，makest就是建立一个集合，makeset（u ）就是建立一个只含U的集合。
findset(u)是求跟U一个集合的一个代表，一般此集合用并查集表示，也就是当前树的root节点。
union（）就是把 V节点生成的子树并入U中。
ancestor就是找跟节点，一直往上找，直至某节点的父节点是自己为止。
这样可能大家看不明白，最好的方法就是大家画个树，模拟一下，就会明白了，主要是那个dfs的尾部递归
#include#includeusing 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，表示节点是否已处理完毕
vectortree[MAX], Qes[MAX];//数，待查询的节点组合
int ancestor[MAX];//祖先集合
void init(int n)//初始化
{
for(int i=1; i<=n; i++)
{
r[i]=1;//初始秩为1
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;
tree[i].clear();
Qes[i].clear();
}
}
int find(int n)//查找n所在集合，并压缩路径
{
if(f[n]==n)
return n;
else
f[n]=find(f[n]);
return f[n];
}
int Union(int x, int y)//合并函数，若属于同一分支则返回0，成功合并返回1
{
int a=find(x);
int b=find(y);
if(a==b)
return 0;
else if(r[a]<r[b])
{
f[a]=b;
r[b]+=r[a];
}
else
{
f[b]=a;
r[a]+=r[b];
}
return 1;
}
void LCA(int u)//tarjan求最近公共祖先
{
ancestor[u]=u;
int size=tree[u].size();
//一个一个子节点处理
for(int i=0; i<size; i++)
{
LCA(tree[u][i]);
Union(u, tree[u][i]);
ancestor[find(u)]=u;
}
//处理完子节点，置visit[u]=1
visit[u]=1;
//求当前节点与有关的节点的最近公共祖先
size=Qes[u].size();
for(i=0; i<size; i++)
{
if(visit[Qes[u][i]]==1)//如果这个节点已处理过
{
cout<<ancestor[find(Qes[u][i])]<>s>>t;
//如果s在t左边，那么在遍历完s时还不能求得LCA，所以这里相当于访问两次，在访问t时即可求得结果
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;
}
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