trajan 算法离线求lca

Tarjan算法的优点在于相对稳定，时间复杂度也比较居中，也很容易理解。

　　　　下面详细介绍一下Tarjan算法的基本思路：

　　　　　　1.任选一个点为根节点，从根节点开始。

　　　　　　2.遍历该点u所有子节点v，并标记这些子节点v已被访问过。

　　　　　　3.若是v还有子节点，返回2，否则下一步。

　　　　　　4.合并v到u上。

　　　　　　5.寻找与当前点u有询问关系的点v。

　　　　　　6.若是v已经被访问过了，则可以确认u和v的最近公共祖先为v被合并到的父亲节点a。

  Tarjan(u) {//marge和find为并查集合并函数和查找函数for each(u,v) {     //访问所有u子节点vTarjan(v);     //继续往下遍历marge(u,v);    //合并v到u上标记v被访问过;}for each(u,e) {     //访问所有和u有询问关系的e如果e被访问过;u,e的最近公共祖先为find(e);}}

假设我们有一组数据 9个节点 8条边联通情况如下：

　1--2，1--3，2--4，2--5，3--6，5--7，5--8，7--9 即下图所示的树

　设我们要查找最近公共祖先的点为9--8，4--6，7--5，5--3；

设f[]数组为并查集的父亲节点数组，初始化f[i]=i，vis[]数组为是否访问过的数组，初始为0;

模拟过程：

　　　取1为根节点，往下搜索发现有两个儿子2和3；

　　　先搜2，发现2有两个儿子4和5，先搜索4，发现4没有子节点，则寻找与其有关系的点；

　　　发现6与4有关系，但是vis[6]=0，即6还没被搜过，所以不操作；

发现没有和4有询问关系的点了，返回此前一次搜索，更新vis[4]=1；

表示4已经被搜完，更新f[4]=2，继续搜5，发现5有两个儿子7和8;

　　　先搜7，发现7有一个子节点9，搜索9，发现没有子节点，寻找与其有关系的点；

　　　发现8和9有关系，但是vis[8]=0,即8没被搜到过，所以不操作；

　　　发现没有和9有询问关系的点了，返回此前一次搜索，更新vis[9]=1；

　　　表示9已经被搜完，更新f[9]=7，发现7没有没被搜过的子节点了，寻找与其有关系的点；

　　　发现5和7有关系，但是vis[5]=0，所以不操作；

　　　发现没有和7有关系的点了，返回此前一次搜索，更新vis[7]=1；

表示7已经被搜完，更新f[7]=5，继续搜8，发现8没有子节点，则寻找与其有关系的点；

　　　发现9与8有关系，此时vis[9]=1，则他们的最近公共祖先为find(9)=5；

　　　　　(find(9)的顺序为f[9]=7-->f[7]=5-->f[5]=5 return 5;)

　　　发现没有与8有关系的点了，返回此前一次搜索，更新vis[8]=1；

表示8已经被搜完，更新f[8]=5，发现5没有没搜过的子节点了，寻找与其有关系的点；

发现7和5有关系，此时vis[7]=1，所以他们的最近公共祖先为find(7)=5；

　　　find(7)的顺序为f[7]=5-->f[5]=5 return 5;)

　　　又发现5和3有关系，但是vis[3]=0，所以不操作，此时5的子节点全部搜完了；

　　　返回此前一次搜索，更新vis[5]=1，表示5已经被搜完，更新f[5]=2；

　　　发现2没有未被搜完的子节点，寻找与其有关系的点；

　　　又发现没有和2有关系的点，则此前一次搜索，更新vis[2]=1；

表示2已经被搜完，更新f[2]=1，继续搜3，发现3有一个子节点6；

　搜索6，发现6没有子节点，则寻找与6有关系的点，发现4和6有关系；

　此时vis[4]=1，所以它们的最近公共祖先为find(4)=1;

　(find(4)的顺序为f[4]=2-->f[2]=2-->f[1]=1 return 1;)

　发现没有与6有关系的点了，返回此前一次搜索，更新vis[6]=1，表示6已经被搜完了；

更新f[6]=3，发现3没有没被搜过的子节点了，则寻找与3有关系的点；

发现5和3有关系，此时vis[5]=1，则它们的最近公共祖先为find(5)=1；

(find(5)的顺序为f[5]=2-->f[2]=1-->f[1]=1 return 1;)

发现没有和3有关系的点了，返回此前一次搜索，更新vis[3]=1；

更新f[3]=1，发现1没有被搜过的子节点也没有有关系的点，此时可以退出整个dfs了。

　经过这次dfs我们得出了所有的答案，有没有觉得很神奇呢？是否对Tarjan算法有更深层次的理解了呢？

copy的键盘上的艺术家w

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