poj 3248 艰难AC 旋转|离散化|线段树|递增数组

poj.org/problem?id=3248

这是一道比较复杂的题目,思路也不是很容易想出来,看了讨论,想了好几天才捋清思路,写了半天代码,调试了半天,终于给AC了。

思路:

1. 以某方格x,y为中心,Manhattan距离为d的所有的所有方格,整体旋转45度后呈现类似正方形的形状, 其中x+y为偶数的方格组成一个正方形, x+y为奇数的方格组成另一个正方形;如果通过旋转构造,使得方格个数=正方形的面积,那么问题就可以转化为分别由奇数和偶数方格变幻的得到的几个正方形在平面上所占的面积和,然后使用线段树求解就是一个可行方案

2. 但是,不是所有方格都是有效的,题目给出了矩形限制区域,需要从格子总和中减去矩形区域外部的格子;这时候思路需要恢复到旋转前,超出矩形某个边界的格子具有类似等腰三角形的形态,那么这个问题就归结为底座在同一水平线上的等腰三角形的“面积”和,这只需要排序,然后遍历一遍即可,当然需要在四个边界上都处理一次

菜鸡的实现

1. 旋转坐标,构造正方形坐标,这里需要分x+y为奇数和偶数两种情况处理

    for (mm=0; mm<2; mm++) {
        kk=0; for (i=0; i<k; i++) {
            x=rs[i].x; y=rs[i].y; d=rs[i].d;
            if (x<0||x>=n||y<0||y>=m) assert(0);
            if (((x+y)&1)!=mm) {
                c = d/2;
                xx=x-y; if (xx<0) xx=-((-xx+1)/2); else xx=xx/2;
                sx = xx-c;
                xx=x+y; if (xx<0) xx=-((-xx+1)/2); else xx=xx/2;
                sy = xx-c;
                c = c+c+1;
            } else {
                if (d==0) continue;
                c = (d+1)/2;
                xx=x-y+1; if (xx<0) xx=-((-xx+1)/2); else xx=xx/2;
                sx = xx-c;
                xx=x+y-1; if (xx<0) xx=-((-xx+1)/2); else xx=xx/2;
                sy = xx-c+1;
                c = c+c;
            }
            qs[kk].
数据集介绍:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据集名称:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据规模: - 训练集:1,540张图片 - 验证集:377张图片 - 测试集:316张图片 分类类别: Brown-bear(棕熊)、Chicken(鸡)、Fox(狐狸)、Hedgehog(刺猬)、Horse(马)、Mouse(老鼠)、Sheep(绵羊)、Snake(蛇)、Turtle(龟)、Rabbit(兔)及通用object(物体)共11个类别 标注格式: YOLO格式标注,包含归一化坐标与类别索引,支持目标检测模型训练 数据特性: 涵盖航拍与地面视角,包含动物个体及群体场景,适用于复杂环境下的多目标识别 农业智能化管理: 通过检测家畜(鸡/马/绵羊等)数量及活动状态,辅助畜牧场自动化管理 生态监测系统: 支持野生动物(棕熊/狐狸/刺猬等)识别与追踪,用于自然保护区生物多样性研究 智能安防应用: 检测农场周边危险动物(蛇/狐狸),构建入侵预警系统 动物行为研究: 提供多物种共存场景数据,支持动物群体交互行为分析 高实用性标注体系: - 精细标注包含动物完整轮廓的边界框 - 特别区分野生动物与家畜类别,支持跨场景迁移学习 多维度覆盖: - 包含昼间/复杂背景/遮挡场景 - 涵盖陆地常见中小型动物与禽类 - 提供通用object类别适配扩展需求 工程适配性强: - 原生YOLO格式适配主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等) - 验证集与测试集比例科学,支持可靠模型评估 生态价值突出: - 同步覆盖濒危物种(龟类)与常见物种 - 支持生物多样性保护与农业生产的双重应用场景
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