hdu - 1225 扫描线

这篇博客探讨了如何解决一个计算机图形学中的问题,即计算被多个矩形覆盖至少两次的区域面积。作者提到这是一个典型的扫描线算法应用,并且在最初的实现中使用了线段树和懒惰 Propagation 技术。后来发现可以通过在 query 函数中增加参数来简化处理,避免了额外的数组使用。

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题目链接

题意:给你若干个矩形,求被矩形覆盖过至少两次的区域的面积;

思路:典型的扫描线的题目,唯一需要处理的问题是如何判断覆盖次数,我第一次做的时候是用了一个lazy数组来表示当前区间被覆盖的此数,由此而配套了一个pushDown函数,用于处理lazy[]和cnt[]间的传递,今天重做的时候发现cnt[]与lazy[]基本相同,由此想到之前的lazy[]类似于一个状态值,但我们并不需要用一个数组来储存它,在query()中加入一个参数即可

 

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#include <cstring>

using namespace std;

int cnt[40000];
double Hash[40000], sum[40000];

struct line
{
	double x, y1, y2;
	int type;
	bool operator < (line A){ return x < A.x;}
}Line[40000];

void pushUp(int rt,int l,int r)
{
	if(cnt[rt]) sum[rt] = Hash[r+1] - Hash[l];
	else if(l == r) sum[rt] = 0;
	else sum[rt] = sum[rt<<1] + sum[rt<<1|1];
}

void update(int L,int R,int C,int l,int r,int rt)
{
	if(L <= l && r <= R){
		cnt[rt] += C;
		pushUp(rt,l,r);
		return ;
	}
	int m = (l+r)>>1;
	if(L <= m) update(L,R,C,l,m,rt<<1);
	if(m <  R) update(L,R,C,m+1,r,rt<<1|1);
	pushUp(rt,l,r);
}

double query(int l,int r,int rt,int t) //t>=2即表示覆盖超过两次
{
	if(t + cnt[rt] >= 2)
		return sum[rt];
	if(l == r) return 0;
	int m = (l+r)>>1;
	double ans = 0;
	ans += query(l,m,rt<<1,t+cnt[rt]);
	ans += query(m+1,r,rt<<1|1,t+cnt[rt]);
	return ans;
}

int main()
{
	int T, n, pos;
	double x1, y1, x2, y2, ans;
	scanf("%d", &T);
	while(T--){
		scanf("%d", &n);
		ans = pos = 0;
		memset(sum,0, sizeof sum);
		memset(cnt,0,sizeof cnt);
		for(int i = 0; i < n; ++i){
			scanf("%lf%lf%lf%lf", &x1, &y1, &x2, &y2);
			Line[i<<1] = {x1,y1,y2,1};
			Line[i<<1|1] = {x2,y1,y2,-1};
			Hash[pos++] = y1; Hash[pos++] = y2;
		}
		sort(Line,Line+(n<<1));
		sort(Hash,Hash+pos);
		pos = unique(Hash,Hash+pos) - Hash - 1;
		for(int i = 0; i < (n<<1) - 1; ++i){
			int L = lower_bound(Hash,Hash+pos+1,Line[i].y1) - Hash;
			int R = lower_bound(Hash,Hash+pos+1,Line[i].y2) - Hash;
			update(L,R-1,Line[i].type,0,pos,1);
			double t = query(0,pos,1,0);
			ans += t * (Line[i+1].x - Line[i].x) + 1e-8;
		}
		printf("%.2f\n", ans);
	}
	return 0;
}

 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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