相关知识：（来自百度百科）
LCA（Least Common Ancestors）
即最近公共祖先，是指在有根树中，找出某两个结点u和v最近的公共祖先。
例如：
1和7的最近公共祖先为5；
1和5的最近公共祖先为5；
7和5的最近公共祖先为7；
题目：
给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。
百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。
例如，给定如下二叉搜索树: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5]
示例 1:
输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 8 输出: 6 解释: 节点2和节点8的最近公共祖先是6。
示例 2:
输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 4 输出: 2 解释: 节点2和节点4的最近公共祖先是2, 因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。
说明:
- 所有节点的值都是唯一的。
- p、q 为不同节点且均存在于给定的二叉搜索树中。
常见解法：
1.暴力枚举（朴素算法）
遍历树，找到两个节点（A、B）的位置。
将深度较深的节点（A）向树的根部移动到和深度较浅的节点（B）同一深度。
然后两个点一起向上移动，直到重叠。
2.运用DFS序
3.倍增寻找（ST算法）
4.Tarjan算法（离线算法）
5.树链剖分
分析：
这里讨论一下Tarjan算法（因为只看懂了这个）
Tarjan算法其实是一种由Robert Tarjan提出的求解有向图强连通分量的线性时间的算法。
如果把LCA看作一个图的话，就是求连接图中两个元素的最短路径。
而这个算法是基于并查集（两个元素是否同一上级）和DFS（深度优先搜索）
DFS的作用是深度遍历整个树，并查集的作用是将该点和其子节点连接成一个集合：如下图每种颜色代表一个集合
个人的理解：
① 如果在上图中找2和8的最近公共祖先，从根节点1开始深度遍历，会首先得到蓝色这个集合（2在集合中）。
② 但在遍历的过程中发现蓝色集合里面没有8，那么就说明8在其他颜色的集合里面。
③ 而蓝色集合与其他颜色集合连接点为1，不用考虑8在哪个集合中，就能够断定2和8的最近公共祖先是1。
Tarjan代码实现：
/** * 对二叉树节点的定义 * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} * }; */ class Solution { public: TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) { if(root == NULL)//若根节点为空，返回NULL return NULL; if(root == p || root == q)//当q为p的父节点或p为q的父节点 return root; //这里通过递归实现LCA TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left, p, q); TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right, p, q); if(left != NULL && right != NULL) return root; else if(left != NULL) return left;//移到节点的左孩子 else if(right != NULL) return right;//移到节点的右孩子 else return NULL; } };