[ Lowest Common Ancestor , LCA Euler Tour Technique ] 最近共同祖先樹壓平轉RMQ算法

想法就是把樹壓平，然後紀錄當前節點u的深度在dep[u]，紀錄時間戳記，進入的時候要紀錄一次，出來的時候也要記錄，把當前點u進入的時間戳紀錄在in[u]中，時間戳的大小為2*n，所以必須用兩倍的記憶體來維護。之後就轉成RMQ問題
查詢a,b兩點的LCA=dep[in[a]]到dep[in[b]]中，最小深度的時間戳經過的那個點
查詢:
RMQ的部分就要自己維護了，使用線段樹效能會非常差，在n,q<=100000的情況下使用稀疏表的效能與使用樹鏈剖分的效能差不多

[ Lowest Common Ancestor , LCA Doubling Search ] 最近共同祖先倍增演算法

首先建立一張倍增表，pa[i][x]表示x的第\(2^i\)的祖先，若不存在則為\(-1\)，可以在DFS或BFS的過程中求得，複雜度為\(\ord{N*MAX\_LOG}\)

對於每筆詢問，我們可以利用剛剛求得的倍增表，在\(\ord{MAX\_LOG}\)的時間在線查詢
先將要查詢的a,b兩點較深的點移至較淺的點的深度，之後二分搜LCA的位置
附上模板:

[ Lowest Common Ancestor , LCA Tarjan's Algorithm ] 最近共同祖先tarjan演算法

tarjan算法的步驟是(當dfs到節點u時):

在並查集中建立僅有u的集合,設置該集合的祖先為u
對u的每個孩子v:

1. 遞迴處理v
2. 合併v的集合到父節點u的集合,確保集合的祖先是u

設置u為已遍歷
處理關於u的查詢,若查詢(u,x)中的x已遍歷過,則LCA(u,x) = x所在的集合的祖先

因為只進行過一次DFS，所以複雜度為\(\ord{(N+Q)*\alpha(N)}\)，為了優化並查集，這裡採用啟發式合併，因此為了記錄集合的祖先而外增加了一個數組head
其雖為線性，但是效率並不怎麼好，跟倍增法的效能差不多
使用方法也很簡單，只需要將每個詢問的兩點記錄起來即可

[ Mo's algorithm ]莫隊算法

對於一些詢問區間答案的資料結構題，我們已經知道了區間[l,r]的答案，且能在極少的時間( \(\ord 1 \) or \(\ord{logN}\) )內得到區間[l+1,r]、[l-1,r]、[l,r+1]、[l,r-1]的答案，題目也准許離線，只要滿足這些性質就可以使用莫隊。

首先我們須將所有詢問記錄下來，將序列分成sqrt(n)塊，找出每筆詢問l所在的塊，每塊內r由小排到大

這裡n是序列的長度

之後就按造順序一個一個將序列元素在一些維護費用很小的資料結構進行插入刪除，直到等於當前區間為止，此時就可以把這個資料結構的答案存到ans陣列裡，然後結束後一次輸出

這裡進行一下簡單的證明:

• 假設序列長度為N，我們將序列每K個分成一塊，在排完序後，左界屬於同一塊的詢問，每次都不會移動操過K次；而左界屬於不同塊的操作，從第i塊移動到第i+1塊最多要移動2*K次，總共分成N/K塊，故移動次數加起來不操過2*K*(N/K)=2*N次，因此左界移動的複雜度為\(\ord{Q*K}+\ord N\)，Q為詢問次數
• 對於右界，在同一塊內因為是遞增的關係所以移動次數不會操過N次，而最多只有N/K塊，因此複雜度為\(\ord{N*N/K}\)
• 這個時候我們可以取K=sqrt(N)得到一個複雜度為\(\ord{Q*K+N+N*N/K}=\ord{(Q+N)*sqrt(N)}\)的方法

這是區間眾數的模板(對於每個詢問l,r輸出區間[l,r]眾數的個數):

[ sparse table ] RMQ問題的稀疏表算法

RMQ問題(Range Minimum/Maximum Query,區間最值問題)，通常是給定一條串列s，有若干次的詢問查詢區間L至區間R的最大(小)值。
相信關於RMQ問題使用線段樹的做法很多人都有一定的了解，這邊提供另外一種在線不可修改的做法，稱為稀疏表算法，其預處理時間為\(\ord{NlogN}\)，N為串列長度，
查詢時間為\(\ord 1\)，是一種高效的演算法。

關於此算法的說明請看http://noalgo.info/489.html
由連結提供的程式碼效能是十分差的，因此這邊提供我的模板(以區間最小值為例):

[ Palindromic Tree ] 回文樹(回文自動機)

回文樹是去年新出的資料結構，由一個俄羅斯codeforces的紅人Mikhail Rubinchik在2014年發明的(http://codeforces.com/blog/entry/13959)，雖然名子直接翻譯叫回文樹，但他長的比較像一個自動機，所以也有很多人翻回文自動機。
在構造它之前，我們必須先證明一個長度n的字串其不同的回文子字串個數<=n，什麼是不同的回文子字串?就是長的不同的回文子字串，及把出現位置不同但形狀一樣的回文子字串當做是同樣的子字串。

證明:

1. 由左往右一個一個增加字符，則新產生的回文子字串其結尾一定是當前增加的字符x
2. 考慮以當前位置為結尾的最長回文x......x，顯而易見的，若產生除了x......x之外其它的回文子串，則必定被x......x所包含
3. 若增加字符x後，產生了除了x......x之外其它的回文子串，則根據回文的性質，其一定早已在x......的部分理出現(例:假設S是對稱點x...S.xax，因為回文的性質所以S的另一邊也會出現相同的字串xax.S.xax)
4. 因此每增加一個字符最多只會產生一個新的回文子字串，而長度為n的字符串最多只會產生n種不同的回文子字串

接下來進行回文自動機元素的詳細解說:

回文自動機包含以下元素:

1. 狀態St，所有節點的集合，一開始兩個節點，0表示偶數長度串的根和1表示奇數長度串的根
2. last 新增加一個字符後所形成的最長回文串的節點編號
3. s 當前的字符串(一開始設s[0]=-1(可以是任意一個在串S中不會出現的字符))
4. n 表示添加的字符個數

每個節點代表一個不同的回文子字串，我們在每個節點會儲存一些數值:

1. len 表示所代表的回文子字串長度
2. next[c] 表示所代表的回文子字串在頭尾各增加一個字符c後的回文字串其節點編號
3. fail 表示所代表的回文子字串不包括本身的最長後綴回文子串的節點編號
4. cnt(非必要) 表示所代表的回文子字串在整體字串出現的次數(在建構完成後呼叫count()才能計算)
5. num(非必要) 表示所代表的回文子字串其後綴為回文字串的個數

注意一開始必須先將狀態初始化St[0].len=0，St[1].len=-1，last=0，s[0]=-1，n=0

關於構造方法及圖片說明請參考:http://blog.csdn.net/u013368721/article/details/42100363
概念請參考:http://blog.csdn.net/MaticsL/article/details/43651169
證明請參考:http://yqcmmd.com/index.php/2015/03/30/746/

最後提供模板(使用STL vector)，因為St的元素在解題的過程中常會被用到所以就不封裝了:

[ Heavy-Light Decomposition ] 樹鏈剖分模板+LCA

在某些狀況下，我們希望對樹上a點到b點的路徑進行修改或查詢的動作，而且這些動作用一般的樹壓平RMQ或是離線處理無法完成的，這個時候我們可以利用特殊的方法將樹拆成長鏈。
長鏈可以搭配良好的資料結構。只要找出樹上所有長鏈，每條長鏈套用線段樹、BIT、Sparse Table、BST、Heap，就能降低時間複雜度。

可以利用簡單的做法將dfs序切成許多長鏈:

1. 首先先設定其中一點為根，算出每個子樹有多少節點
2. 樹上每個節點各自連向最大的子樹，相連的部分會自然形成鏈

通常步驟二會進行一次dfs，每次朝著最大的子樹走，每個節點記錄其時間戳記及所在的鏈(通常是記鏈首)，這樣就可以將樹壓平的結果切成許多鏈，使得樹鏈剖分同時可以做到樹壓平的操作。

我們可以進行一個簡單的證明:

• 假設節點數為V，由根往任意葉節點走，一旦遇到新鏈，新鏈的子樹必小於等於原鏈子樹，剩下的節點數量不到一半，所以沿途最多遇到 logV 條鏈。

因為一條路徑藉由 LCA 拆成兩段，沿途最多遇到 2*logV 條鏈，所以在任意兩點a,b間最多只需要進行2*logV次的區間操作，若是套線段樹之類的結構可以做到\(\ord{log^2V}\)
這些操作都可以在求LCA的過程中完成:

若樹鏈剖分的目的只是為了求LCA，build_link()及find_lca()有更好的做法:
這就只需進行一次DFS