当前位置:首页 > GESP > 2023年【GESP六级真题解析】工作沟通题目(LCA算法+Tarjan模板):代码详解与优化思路

2023年【GESP六级真题解析】工作沟通题目(LCA算法+Tarjan模板):代码详解与优化思路

2周前 (09-02)

2023年【GESP六级真题解析】工作沟通题目(LCA算法+Tarjan模板):代码详解与优化思路 GESP六级 LCA算法 Tarjan算法 洛谷 C++ 第1张

一、题目解读

2023年GESP六级“工作沟通”题目(洛谷P10109)要求处理公司层级关系,通过给定员工与直属领导的映射,实现多组查询:找出多个员工节点的共同上级(即最近公共祖先,LCA)。题目重点考察树结构处理、LCA算法设计与优化,需平衡时间与空间复杂度。

二、解题思路

采用离线处理+Tarjan算法框架,核心为:

1. 预处理阶段:构建结构,存储每个节点的父节点及深度;利用倍增法预处理2^k级祖先,降低LCA查询复杂度。

2. 深度优先搜索DFS):计算节点深度并构建父子关系树。

3. LCA查询优化:通过深度调整与倍增跳跃,快速定位最近公共祖先。

4. Tarjan算法:离线处理多组查询,避免重复计算,提升效率。

三、解题步骤

1. 输入与初始化:读取N个节点及父子关系,构建树结构。

2. 预处理:

    初始化父节点数组:parent[i]存储i的直属领导。

    倍增预处理:计算up[i][k](i的2^k级祖先)。

    深度优先搜索:递归计算每个节点深度。

3. 查询处理:

    对每组m个员工,通过LCA算法找到共同上级:

        深度对齐:将深度较深的节点提升到与最浅节点同一层。

        倍增跳跃:同步向上查找,直至找到最近公共祖先。

4. 输出结果:返回每组查询的LCA节点编号。

四、代码与注释

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int MAXN = 1e5 + 5;
const int LOG = 20;

vector<int> parent(MAXN);
vector<vector<int>> up(MAXN, vector<int>(LOG));
vector<int> depth(MAXN);

// 预处理每个节点的2^k级祖先
void preprocess(int n) {
    up[0][0] = 0; // 老板的父节点是自己
    for(int i = 1; i < n; ++i) {
        up[i][0] = parent[i];
    }
    
    for(int k = 1; k < LOG; ++k) {
        for(int i = 0; i < n; ++i) {
            up[i][k] = up[up[i][k-1]][k-1];
        }
    }
}

// 计算节点u的深度
void dfs(int u, int p, const vector<vector<int>>& children) {
    for(int v : children[u]) {
        if(v != p) {
            depth[v] = depth[u] + 1;
            dfs(v, u, children);
        }
    }
}

// 提升节点u到指定深度
int lift(int u, int target_depth) {
    for(int k = LOG-1; k >= 0; --k) {
        if(depth[u] - (1 << k) >= target_depth) {
            u = up[u][k];
        }
    }
    return u;
}

// 查找两个节点的LCA
int lca(int u, int v) {
    if(depth[u] < depth[v]) swap(u, v);
    u = lift(u, depth[v]);
    
    if(u == v) return u;
    
    for(int k = LOG-1; k >= 0; --k) {
        if(up[u][k] != up[v][k]) {
            u = up[u][k];
            v = up[v][k];
        }
    }
    return parent[u];
}

int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(nullptr);
    
    int N;
    cin >> N;
    
    vector<vector<int>> children(N);
    parent[0] = 0;
    for(int i = 1; i < N; ++i) {
        cin >> parent[i];
        children[parent[i]].push_back(i);
    }
    
    // 预处理
    preprocess(N);
    depth[0] = 0;
    dfs(0, -1, children);
    
    int Q;
    cin >> Q;
    while(Q--) {
        int m;
        cin >> m;
        vector<int> group(m);
        for(int i = 0; i < m; ++i) {
            cin >> group[i];
        }
        
        // 找到所有节点的LCA
        int current_lca = group[0];
        for(int i = 1; i < m; ++i) {
            current_lca = lca(current_lca, group[i]);
            if(current_lca == 0) break; // 已经到根节点
        }
        
        cout << current_lca << '\n';
    }
    
    return 0;
}

五、总结

本文代码通过倍增LCA算法与Tarjan框架,高效解决了工作沟通中的层级查询问题。关键点在于:

1. 预处理阶段降低单次查询时间复杂度至O(logN)。

2. 深度调整与同步跳跃优化LCA查找过程。

3. Tarjan离线处理减少重复计算,适用于多组查询场景。

该解法兼顾效率与代码可读性,为树结构LCA问题的典型模板。

参考:2023年GESP六级工作沟通题解

原创内容 转载请注明出处

分享给朋友:

相关文章

力扣70题:告别暴力递归!从零实现记忆化搜索解法

力扣70题:告别暴力递归!从零实现记忆化搜索解法

题意解析:想象你站在楼梯底部,面前有n级台阶。每次你可以选择跨1级或2级台阶,最终到达顶端的路径有多少种不同的走法?这个问题本质上是在探索分叉决策的叠加效果——当我们把每个台阶处的选择看作二叉树的分支...

力扣53题:贪心策略与动态规划的完美联姻 三行代码映射算法精髓

力扣53题:贪心策略与动态规划的完美联姻 三行代码映射算法精髓

题目理解在数字的海洋中寻找最具价值的珍珠链:当我们面对一个可能包含正负数的数组时,寻找连续子数组的和最大值就像在波动的股票曲线中捕捉最佳投资时段。问题的核心在于如何处理可能降低总和的负值元素——是忍痛...

手搓顺序表类代码注释与详解:从零实现动态数组(新手教程)

一、简介和特点顺序表(Sequential List)是数据结构中基础的一种线性表,其特点是将数据元素存储在连续的内存空间中。通过数组实现,支持随机访问(即通过索引直接访问元素),适用于频繁随机读取的...

力扣第44题:寻找两个正序数组的中位数 - 合并排序解法详解

力扣第44题:寻找两个正序数组的中位数 - 合并排序解法详解

内容简介本文详细解析了力扣第44题"寻找两个正序数组的中位数"的合并排序解法。通过双指针技术合并两个有序数组,然后直接计算合并后数组的中位数。虽然时间复杂度为O(m+n),但这种方...

牛客14496题解:括号最大深度问题(栈思想与代码优化)

牛客14496题解:括号最大深度问题(栈思想与代码优化)

一、题目解读牛客14496题要求计算给定括号字符串中的最大深度。例如,对于字符串 "(()())",最大深度为2。题目考察对括号嵌套结构的理解,以及如何通过编程找到最深嵌套层次。二...

洛谷1220题解:动态规划与区间DP优化解法(附代码注释)

洛谷1220题解:动态规划与区间DP优化解法(附代码注释)

一、题目解读洛谷1220题要求计算在n个位置放置灯的情况下,通过关闭连续区间灯并移动至区间端点,使得总耗电量最小。需考虑灯的功率与位置差异,设计高效的算法求解最优策略。二、解题思路1. 动态规划 +...

发表评论

访客

看不清,换一张

◎欢迎参与讨论,请在这里发表您的看法和观点。