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LCA 기본 형에 dists배열만 만들어주어 루트노드에서 각 정점까지의 거리를 저장해준 구조이다. dfs를 이용해 각 노드 본인의 depth를 기록함과 동시에 top-down으로 거리도 dp_dists에 기록한다. (여기까지의 거리 = 부모노드까지의 거리 + cost값이다.) 그럼 dists와 depth는 끝. sparse table을 통해 각 노드에서 2의 0승,1승,2승 위의 부모노드 번호에 대해 수집한다. LCA함수를 통해 2의 n승 단위로 부모를 빠르게 타고 올라가며 공통조상의 위치를 찾는다. 공통조상만 알면 거리 배열의 연산을 통해 각 정점 간 거리를 구할 수 있다. # 정점들 사이의 최단거리는 dist[a] - dist[lca] + dist[b] - dist[lca] # LCA를 지나는 거리가..

LCA(lowest common ancestor)최소 공통 조상 모든 노드에 대한 깊이(depth)를 계산합니다. LCA를 찾을 두 노드를 확인합니다. depth가 동일하도록 거슬러 올라갑니다. 이후 부모가 같아질때까지 반복적으로 두 노드의 depth를 낮춥니다. 모든 LCA(a,b)연산에 대해 2번의 과정을 반복합니다. 느린 탐색 import sys sys.setrecursion(int(1e5)) # 각 노드의 depth를 찾아 기록하기 위한 dfs def find_depth(cur_node, depth): check[cur_node] = True depth[cur_node] = depth for next_node in graph[x]: if not check[next_node]: parent[next..