Counting Intersections HDU - 5862(离散化+树状数组)

本文介绍了一种高效计算平面内平行于坐标轴线段交点数量的方法。通过将问题转化为利用树状数组进行离散化处理,文章详细阐述了算法实现过程,包括输入输出格式、核心数据结构定义及关键步骤。

Given some segments which are paralleled to the coordinate axis. You need to count the number of their intersection.

The input data guarantee that no two segments share the same endpoint, no covered segments, and no segments with length 0.
Input
The first line contains an integer T, indicates the number of test case.

The first line of each test case contains a number n(1<=n<=100000), the number of segments. Next n lines, each with for integers, x1, y1, x2, y2, means the two endpoints of a segment. The absolute value of the coordinate is no larger than 1e9.
Output
For each test case, output one line, the number of intersection.
Sample Input
2
4
1 0 1 3
2 0 2 3
0 1 3 1
0 2 3 2
4
0 0 2 0
3 0 3 2
3 3 1 3
0 3 0 2
Sample Output
4
0

这个问题在于如何高效的去枚举了,我们去枚举所有的竖线,并把所有的横线拆成两个点,如果是左端点,标记为0,如果是右端点,标记为1。说不清楚,看代码

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<queue>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#define N 100005
using namespace std;
int n;
int c[N*2];
int total;
int lowBit(int x)
{
    return x&-x;
}
int sum(int x)
{
    int ans=0;
    while(x>0)
    {
        ans+=c[x];
        x-=lowBit(x);
    }
    return ans;
}
void change(int x,int p)
{
    while(x<=total)
    {
        c[x]+=p;
        x+=lowBit(x);
    }
}//树状数组
struct node
{
    int x,y1,y2;
}seg[N];//竖线结构体
int cmp1(node s1,node s2)
{
    return s1.x<s2.x;
}
int k1;
struct P
{
    int x,y;
    int type;
}point[N*2];//点结构体
int cmp2(P l1,P l2)
{
    if(l1.x==l2.x)
        return l1.type<l2.type;
    return l1.x<l2.x;
}
int k2;
int num[N*2];
int k3;
int getInd(int y)//由实际值得到离散值
{
    return lower_bound(num,num+total,y)-num+1;
}
int main()
{
    int t;
    int x1,x2,y1,y2;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d",&n);
        memset(c,0,sizeof(c));
        k1=k2=k3=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%d%d%d%d",&x1,&y1,&x2,&y2);
            if(x1==x2)//竖线
            {
                num[k3++]=y1;
                num[k3++]=y2;//只离散y值
                if(y1>y2)
                {
                    int temp=y1;
                    y1=y2;
                    y2=temp;
                }
                seg[k1].x=x1;
                seg[k1].y1=y1;
                seg[k1].y2=y2;
                k1++;
            }
            else
            {
                num[k3++]=y1;
                if(x1>x2)
                {
                    int temp=x1;
                    x1=x2;
                    x2=temp;
                }
                point[k2].x=x1;
                point[k2].y=y1;
                point[k2].type=0;//把横线给拆掉
                k2++;
                point[k2].x=x2;
                point[k2].y=y1;
                point[k2].type=1;
                k2++;
            }
        }
        sort(seg,seg+k1,cmp1);
        sort(point,point+k2,cmp2);
        sort(num,num+k3);//各自的排序
        total=unique(num,num+k3)-num;
        long long ans=0;
        for(int i=0,j=0;i<k1;i++)//枚举竖线
        {
            while(j<k2&&(point[j].x<seg[i].x||(point[j].x==seg[i].x&&point[j].type==0)))//把所有横坐标小于竖线的横坐标的点的y值更新到树状数组
            {
                if(point[j].type==0)
                    change(getInd(point[j].y),1);
                else
                    change(getInd(point[j].y),-1);
                j++;
            }
            ans+=sum(getInd(seg[i].y2))-sum(getInd(seg[i].y1)-1);//统计答案
        }
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}
基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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