HDU 6183 Color it(线段树 动态开点)

本文介绍了一种使用50棵动态开点线段树解决特定颜色查询问题的方法。针对四种操作,包括染色、颜色查询、清屏及程序退出,通过维护每个颜色在y坐标上的最小x值,实现高效区间查询。

题意:有④种操作:①1 x y c表示在(x, y)点染上颜色c;②2 X y1 y2表示查询在(1, y1)到(X, y2)范围内有多少种不同的颜色;③0表示清屏;④3表示程序退出(0<=x, y<=1000000, 0<=c<=50)


思路:因为只有50种颜色,所以我们可以分别考虑每个颜色,x轴每次都是询问的[1,x],所以我们开50棵线段树,对于

种颜色维护每个y坐标的最小x,查询的时候就是区间查询[y1,y2]的最小x是否小于当前查询的x。因为50棵1e6的线

段树会炸空间,所以需要动态开点。


代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 1e6+5;
struct node
{
    int l, r, v;
    node() {}
    node(int ll, int rr, int vv):l(ll), r(rr), v(vv) {}
}tree[maxn*4];
int tot, rt[51], have;

void update(int &root, int l, int r, int pos, int val)
{
    if(!root) tree[root=++tot] = node(0, 0, val);
    if(val < tree[root].v) tree[root].v = val;
    if(l == r) return ;
    int mid = (l+r)/2;
    if(pos <= mid) update(tree[root].l, l, mid, pos, val);
    else update(tree[root].r, mid+1, r, pos, val);
}

void query(int root, int l, int r, int i, int j, int x)
{
    if(have || !root) return ;
    if(i <= l && j >= r)
    {
        if(tree[root].v <= x) have = 1;
        return ;
    }
    int mid = (l+r)/2;
    if(i <= mid) query(tree[root].l, l, mid, i, j, x);
    if(j > mid) query(tree[root].r, mid+1, r, i, j, x);
}

int main(void)
{
//    freopen("in.txt", "r", stdin);
    int cmd, x, y, y1, y2, c;
    while(1)
    {
        scanf("%d", &cmd);
        if(cmd == 3) break;
        if(cmd == 0)
        {
            for(int i = 0; i < 51; i++)
                rt[i] = 0;
            tot = 0;
        }
        else if(cmd == 1)
        {
            scanf("%d%d%d", &x, &y, &c);
            update(rt[c], 1, maxn, y, x);
        }
        else
        {
            scanf("%d%d%d", &x, &y1, &y2);
            int ans = 0;
            for(int i = 0; i < 51; i++)
            {
                have = 0;
                query(rt[i], 1, maxn, y1, y2, x);
                ans += have;
            }
            printf("%d\n", ans);
        }
    }
    return 0;
}


<think> 嗯...用户这次问的是扫描线算法中线段树是否动态开点。看来用户正在学习计算几何的高级数据结构应用,可能是个OI选手或者算法爱好者。 从用户引用的两篇文献来看,第一篇详细描述了扫描线配合线段树求矩形面积并的标准流程,第二篇则涉及矩形覆盖最大点数的变种问题。用户能提出"动态开点"这样的专业术语,说明已经对线段树的常见优化方式有所了解。 关于动态开点问题,需要分场景讨论:在标准的离散化扫描线中,由于横坐标已离散化为固定区间,线段树可以预先建树无需动态开点;但在处理浮点数或值域过大的情况时,动态开点就成为必要选择。这个区别很关键,用户可能正在处理特殊场景才会这么问。 考虑到用户之前关注过线段树维护区间覆盖的技术细节,后续可以补充离散化与动态开点的性能对比。不过当前问题需要先明确回答核心疑问——常规实现不用动态开点,特殊情况才需要。 </think> 在扫描线算法中,线段树**通常不需要动态开点**,但具体实现取决于问题需求和坐标系特征: ### 📍 标准实现(非动态开点) 1. **离散化处理** 扫描线算法的关键步骤是将所有坐标点在 $x$$-轴上离散化(如图1所示): $$ \text{步骤:收集坐标} \rightarrow \text{排序} \rightarrow \text{去重} \rightarrow \text{建立映射} $$ 离散化后,线段树管理的区间数量被压缩为 $O(n)$ 级别($n$ 为坐标点数),因此可直接**预建满二叉树**,无需动态开点[^1]。 2. **空间复杂度优化** 预建树的空间复杂度为 $O(n)$,例如: - 原始坐标范围:$[1, 10^9]$ - 离散化后区间数:$2000$(若 $n=1000$) 此时只需开 $4 \times 2000 = 8000$ 的节点数组,完全可行[^1]。 3. **维护信息** - 节点存储 **区间覆盖次数** 和 **有效长度** - 更新操作:区间加减(矩形入边 `+1`,出边 `-1`) - 查询操作:直接取根节点有效长度 ### ⚡ 需动态开点的情况 | **场景** | **原因** | **示例** | |-----------------------|--------------------------------------------------------------------------|---------------------------| | **值域极大且无法离散化** | 浮点数坐标或值域超限(如 $[1, 10^{18}]$) | 地理信息系统(GIS)中的浮点计算 | | **强制在线查询** | 矩形边界实时插入,无法预离散化 | 流式数据处理场景 | | **内存严格受限** | $n$ 极大(如 $>10^6$),离散化后区间仍过多,需节省空间 | 嵌入式设备上的算法部署 | ### 🌰 实例对比 1. **标准问题(矩形面积并)** ```python # 离散化坐标 xs = sorted(set(x_coords)) tree = SegmentTree([0]*4*len(xs)) # 预建树 ``` 2. **动态开点问题(浮点数覆盖)** ```python class Node: def __init__(self): self.cover = 0 self.len = 0.0 self.lson = None # 动态创建子节点 self.rson = None ``` ### ✅ 结论 - **大多数场景**(如引用[1][2]的矩形问题):离散化 + 静态线段树 ✅ - **特殊场景**(浮点数/在线查询):动态开点线段树 ✅ 若处理整数坐标系且可离散化,推荐静态实现,效率更高且编码简单[^1][^2]。 --- ### ❓相关问题 1. 扫描线算法中如何处理浮点数坐标的精度问题? 2. 离散化过程如何避免哈希冲突导致的查询错误? 3. 动态开点线段树在扫描线中的更新操作时间复杂度如何保证? 4. 矩形覆盖最大值问题(如HDU 5091)如何转化为扫描线模型?[^2] [^1]: 线段树应用——扫描线,离散化坐标与静态建树 [^2]: HDU 5091 矩形覆盖问题中的扫描线转化技巧
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