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LCA算法
对 于该问题，最容易想到的算法是分别从节点u和v回溯到根节点，获取u和v到根节点的路径P1，P2，其中P1和P2可以看成两条单链表，这就转换 成常见的一道面试题：【判断两个单链表是否相交，如果相交，给出相交的第一个点。】。该算法总的复杂度是O（n）（其中n是树节点个数）。
本节介绍了两种比较高效的算法解决这个问题，其中一个是在线算法（DFS+ST），另一个是离线算法（Tarjan算法）。
在线算法DFS+ST描述(思想是：将树看成一个无向图，u和v的公共祖先一定在u与v之间的最短路径上)：
（1）DFS：从树T的根开始，进行深度优先遍历（将树T看成一个无向图），并记录下每次到达的顶点。第一个的结点是root(T)，每经过一条边都记录它的端点。由于每条边恰好经过2次，因此一共记录了2n-1个结点，用E[1, ... , 2n-1]来表示。
（2）计算R：用R[i]表示E数组中第一个值为i的元素下标，即如果R[u] < R[v]时，DFS访问的顺序是E[R[u], R[u]+1, …, R[v]]。虽然其中包含u的后代，但深度最小的还是u与v的公共祖先。
（3）RMQ：当R[u] ≥ R[v]时，LCA[T, u, v] = RMQ(L, R[v], R[u])；否则LCA[T, u, v] = RMQ(L, R[u], R[v])，计算RMQ。
由于RMQ中使用的ST算法是在线算法，所以这个算法也是在线算法。
【举例说明】
T=& lt;V,E>，其中V={A,B,C,D,E,F,G},E={AB,AC,BD,BE,EF,EG},且A为树根。则图T的DFS 结果 为：A->B->D->B->E->F->E->G->E->B->A->C->A， 要求D和G的最近公共祖先, 则LCA[T, D, G] = RMQ(L, R[D], R[G])= RMQ(L, 3, 8)，L中第4到7个元素的深度分别为：1,2,3,3，则深度最小的是B。
离线算法（Tarjan算法）描述：
所谓离线算法，是指首先读入所有的询问（求一次LCA叫做一次询问），然后重新组织查询处理顺序以便得到更高效的处理方法。Tarjan算法是一个常见的用于解决LCA问题的离线算法，它结合了深度优先遍历和并查集，整个算法为线性处理时间。
Tarjan算法是基于并查集的，利用并查集优越的时空复杂度，可以实现LCA问题的O(n+Q)算法，这里Q表示询问 的次数。更多关于并查集的资料，可阅读这篇文章：《数据结构之并查集》。
同 上一个算法一样，Tarjan算法也要用到深度优先搜索，算法大体流程如下：对于新搜索到的一个结点，首先创建由这个结点构成的集合，再对当前结 点的每一个子树进行搜索，每搜索完一棵子树，则可确定子树内的LCA询问都已解决。其他的LCA询问的结果必然在这个子树之外，这时把子树所形成的集合与 当前结点的集合合并，并将当前结点设为这个集合的祖先。之后继续搜索下一棵子树，直到当前结点的所有子树搜索完。这时把当前结点也设为已被检查过的，同时 可以处理有关当前结点的LCA询问，如果有一个从当前结点到结点v的询问，且v已被检查过，则由于进行的是深度优先搜索，当前结点与v的最近公共祖先一定 还没有被检查，而这个最近公共祖先的包涵v的子树一定已经搜索过了，那么这个最近公共祖先一定是v所在集合的祖先。
算法伪代码：
LCA(u)
{
Make-Set(u)
ancestor[Find-Set(u)]=u
对于u的每一个孩子v
{
LCA(v)
Union(u,v)
ancestor[Find-Set(u)]=u
}
checked[u]=true
对于每个(u,v)属于P // (u,v)是被询问的点对
{
if checked[v]=true
then {
回答u和v的最近公共祖先为ancestor[Find-Set(v)]
}
}
}
【举例说明】 
根 据实现算法可以看出，只有当某一棵子树全部遍历处理完成后，才将该子树的根节点标记为黑色（初始化是白色），假设程序按上面的树形结构进行遍历， 首先从节点1开始，然后递归处理根为2的子树，当子树2处理完毕后，节点2， 5， 6均为黑色；接着要回溯处理3子树，首先被染黑的是节点7（因为节点7作为叶子不用深搜，直接处理），接着节点7就会查看所有询问(7, x)的节点对，假如存在(7, 5)，因为节点5已经被染黑，所以就可以断定(7, 5)的最近公共祖先就是find(5).ancestor，即节点1（因为2子树处理完毕后，子树2和节点1进行了union，find(5)返回了合并 后的树的根1，此时树根的ancestor的值就是1）。有人会问如果没有(7, 5)，而是有(5, 7)询问对怎么处理呢? 我们可以在程序初始化的时候做个技巧，将询问对(a, b)和(b, a)全部存储，这样就能保证完整性。
