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本文详细介绍了解决平面矩形重叠问题的扫描线算法原理及应用。通过实例演示如何使用线段树维护矩形边界,计算合并后多边形的周长。

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题目来源: IOI 1998
基准时间限制:2 秒 空间限制:131072 KB 分值: 160  难度:6级算法题
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给出平面上的N个矩形(矩形的边平行于X轴和Y轴),求这些矩形组成的所有多边形的周长之和。

例如:N = 7。(矩形会有重叠的地方)。

合并后的多边形:


多边形的周长包括里面未覆盖部分方块的周长。
Input
第1行:1个数N。(2 <= N <= 50000)
第2 - N + 1行,每行4个数,中间用空格分隔,分别表示矩形左下和右上端点的坐标。(-1000000 <= X[i], Y[i] <= 1000000)
Output
输出多边形的周长。
Input示例
7
-15 0 5 10
-5 8 20 25
15 -4 24 14
0 -6 16 4
2 15 10 22
30 10 36 20
34 0 40 16
Output示例
228
再做这题之前,我们先来简单的讲一讲扫描线到底是个什么东西。首先,在学习扫描线之前,你先要学会线段树,这里就不展开了。在假设看到这篇文章的人都会线段树的情况下,我开始接下来的讲解:所谓扫描线,就是指在图上有一根假想的线(虽然再具体实现中是没有的,但我们为了更好的理解),这种算法主要应用于求解由规则图形因为重叠而产生一块不规则图形的面积和周长问题,而上题就是讲的是周长,因为该算法的维护方式是线段树,而且是存储线段的线段树(注意,不是点,是线段),所以需要你对线段树的熟练理解和掌握。好了,回到原问题上,因为有了这根线,所以我们就可以从下而上一层一层扫描,将每次扫描到的线段用线段树维护,那如果该图形是个镂空的图形了(如样例),于是我们就引进了一个伟大的标记(cover,在接下来的代码中用v表示)将矩形上界和下界标上一对相反数,并存入一个变量,该变量中数字的大小即为目前扫描中的矩阵个数,如果为零,说明 没有矩阵,就不用加了。而求面积和周长是有一定不同的,求面积就是将不规则图形在扫描的过程中分成一块块规则图形进行累加,而周长则显得更加麻烦,(由于博主绘画水平不高,没有配上相应动画,但我相信你看接下来的代码和注释你会恍然大悟)
对于求周长:我的想法:将原不规则图形从下到上,从左到右各扫一遍,进行累加(缺点:代码量大,容易犯逻辑错误)                                                                                 		   大神想法:只从下往上扫一遍,用两个数组维护两边有无竖线,一遍求和(优点:代码量短,容易理解)                                                                     所以接下来的代码就是我汲取了大神的想法打成的(Ps:再做此题之前,你还需要学会离散化来进行空间的优化)
   
#include
      
       
#include
       
        
#include
        
         
#include
         
          
#include
          
           
#define N 100005
using namespace std;
struct node{
	int l,r,h,v;
	node(){}
	node(int a,int b,int c,int d):l(a),r(b),h(c),v(d){}
	friend bool operator <(node p,node q){
		if (p.h==q.h) return p.v>q.v;
		return p.h
           
            >1; if (L<=m) update(L,R,c,p<<1,l,m); if (R>m) update(L,R,c,p<<1|1,m+1,r); pus(p,l,r); } int main(){ int x1,y1,x2,y2,i,j,k,m,n,l,r,ans,ret; while (scanf("%d",&n)!=EOF){ k=1,m=ans=ret=0; for (i=0;i
            
           
          
         
        
       
      





















































<think>好的,用户想了解编程或软件开发中PictureSize的用法或定义。首先,我需要确认PictureSize的具体含义,可能涉及图像处理、界面设计或多媒体应用。 首先,检查常见的编程场景。在图像处理库如OpenCV或Pillow中,调整图像尺寸是基本操作,可能涉及PictureSize。比如,Pillow的Image.resize方法就需要指定目标尺寸。此外,在用户界面开发中,比如Android或iOS,PictureSize可能指控件或图片视图的尺寸设置,影响布局和适配。 然后,考虑多媒体应用,如视频编码。FFmpeg处理视频时,设置分辨率参数可能用到PictureSize,控制输出视频的宽度和高度。另外,Web开发中的响应式设计,图片可能需要根据设备屏幕大小调整,这时候PictureSize的动态调整也很重要。 接下来,需要验证这些场景是否正确。查阅引用资料,引用[1]提到程序是数据结构和算法的结合,PictureSize可能作为数据结构中的属性存在。引用[2]提到网上商店开发,可能涉及图片展示,PictureSize用于优化加载速度或适应不同设备。引用[3]的事件处理可能与动态调整图片尺寸有关,比如窗口缩放时触发调整。 用户可能需要具体的代码示例,比如Python中使用Pillow调整图片尺寸,或者Android中设置ImageView的尺寸。同时,相关问题可能涉及性能优化、不同框架中的实现差异,或者响应式设计中的最佳实践。 最后,确保回答结构清晰,分点说明定义和用法,并提供实际例子和相关问题,帮助用户深入理解。</think>在编程和软件开发中,**PictureSize**通常指代图像尺寸的操作与定义,主要涉及以下核心概念和应用场景: --- ### 一、PictureSize的定义 1. **数据结构属性** 在图像处理库(如OpenCV、Pillow)中,PictureSize常以$width \times height$形式存储为元组或结构体,例如: ```python # Pillow库获取图像尺寸 from PIL import Image img = Image.open("image.jpg") picture_size = img.size # 返回格式:(宽度, 高度) ``` 2. **多媒体编解码参数** 在视频处理(如FFmpeg)中,PictureSize作为关键参数控制分辨率: ```bash ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=1280:720 output.mp4 ``` --- ### 二、核心应用场景 1. **界面开发与适配** 在移动端开发(Android/iOS)中,需根据屏幕密度动态调整图片尺寸,例如Android的`ImageView`: ```xml <ImageView android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:scaleType="fitCenter"/> ``` 2. **性能优化** 大尺寸图片会占用更多内存,需根据显示区域动态调整: ```java // Android中采样压缩图片 BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inSampleSize = 2; // 尺寸缩小为原图1/2 ``` 3. **响应式网页设计** 通过CSS媒体查询实现图片自适应: ```css @media (max-width: 600px) { .banner-image { width: 100%; height: auto; } } ``` --- ### 三、典型编程实现 ```python # 使用OpenCV调整图像尺寸 import cv2 img = cv2.imread("input.jpg") resized = cv2.resize(img, (800, 600), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) ``` ---
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