贪心算法之区间选点

区间选点的主要内容只有一句话:对区间的末端点进行排序!

然后便可以简单操作了!

题目:

Radar

时间限制: 1000 ms  |  内存限制: 65535 KB
难度: 3
描述
Assume the coasting is an infinite straight line. Land is in one side of coasting, sea in the other. Each small island is a point locating in the sea side. And any radar installation, locating on the coasting, can only cover d distance, so an island in the sea can be covered by a radius installation, if the distance between them is at most d. 

We use Cartesian coordinate system, defining the coasting is the x-axis. The sea side is above x-axis, and the land side below. Given the position of each island in the sea, and given the distance of the coverage of the radar installation, your task is to write a program to find the minimal number of radar installations to cover all the islands. Note that the position of an island is represented by its x-y coordinates.

 

输入
The input consists of several test cases. The first line of each case contains two integers n (1<=n<=1000) and d, where n is the number of islands in the sea and d is the distance of coverage of the radar installation. This is followed by n lines each containing two integers representing the coordinate of the position of each island. Then a blank line follows to separate the cases.

The input is terminated by a line containing pair of zeros
输出
For each test case output one line consisting of the test case number followed by the minimal number of radar installations needed. "-1" installation means no solution for that case.
样例输入
3 2
1 2
-3 1
2 1

1 2
0 2

0 0
样例输出
Case 1: 2
Case 2: 1

 

题目的意思就是给你一个坐标轴,雷达在x轴上,岛屿分布在x轴上方,给你岛屿的坐标以及雷达的最大扫描面积,求最少用几个雷达可以将所有的岛屿覆盖!

代码如下:

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
struct BB
{
    double B,E;
    int flag;
}a[1010];
int cmp(struct BB a1,struct BB a2)
{
    if(a1.E!=a2.E)
    return a1.E<a2.E;
}
int main()
{
    int n,N=1,d,i,sum=1,t=2;
    while(scanf("%d%d",&n,&d)!=EOF)
    {
        if(n==d&&d==0)  break;
        double x,y;
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%lf%lf",&x,&y);
            if(d<y){t=1;}
            a[i].B=(x-sqrt(d*d-y*y));
            a[i].E=(x+sqrt(d*d-y*y));
            a[i].flag=1;
        }
        if(t==1)
        {
            printf("Case %d: -1\n",N);
        }
        else
        {
            sort(a+1,a+1+n,cmp);
            for(i=1;i<=n;i++)
            {
                for(int j=1;j<=n;j++)
                {
                    if(a[i].E<=a[j].E&&a[i].E>=a[j].B&&a[j].flag!=0)
                    {
                        a[j].flag=0;
                    }
                }
                for(int k=1;k<=n;k++)
                {
                    if(a[i].E<a[k].B)
                       {
                           sum++;
                           i=k-1;
                           a[k].flag=0;
                           break;
                       }
                }
            }
            printf("Case %d: %d\n",N,sum);
        }
        N++;
    }
    return 0;
}


我在做贪心时,发现最容易WA的原因就是粗心!!!(主要表现在核心代码的小细节上和定义某一些变量类型时)

### 关于区间选点问题的C++贪心算法实现 #### 问题描述 区间选点问题是经典的贪心算法应用场景之一。其目标是在数轴上选择尽可能少的点,使得这些点可以覆盖所有给定的区间。 #### 算法核心思想 贪心算法的核心在于每次做出局部最优的选择,期望最终达到全局最优的结果。对于区间选点问题,可以通过优先处理右端点较小的区间来减少所需选取的点的数量[^1]。 以下是基于上述原理的一个完整的C++实现: ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 100010; struct Range { int l, r; bool operator<(const Range& W) const { return r < W.r; // 按照区间的右端点升序排列 } } range[N]; int main() { int n; cin >> n; for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> range[i].l >> range[i].r; } // 对区间按照右端点进行排序 sort(range, range + n); int res = 0; // 记录所选点的数量 int ed = -2e9; // 当前已覆盖的最大位置 for (int i = 0; i < n; i++) { if (range[i].l > ed) { // 如果当前区间的左端点大于已覆盖的最大位置 res++; // 增加一个新点 ed = range[i].r; // 更新最大覆盖范围到该区间的右端点 } } cout << res << endl; // 输出最少需要的点数 return 0; } ``` #### 代码解析 1. **结构体定义** 定义了一个`Range`结构体用于存储每个区间的左右边界,并重载了小于运算符`<`以便按右端点从小到大排序[^2]。 2. **输入读取与排序** 输入所有区间并将其按右端点升序排列,这样可以从最小的右端点开始逐步扩展覆盖区域[^4]。 3. **遍历与判断** 使用变量`ed`记录当前已经通过选定的点所能覆盖的最远位置。如果某个区间的左端点超过了这个位置,则说明需要新增一个点来覆盖此区间[^5]。 4. **结果输出** 最终输出所需的最少点数作为答案。 #### 正确性证明 为了验证这种策略的有效性,假设存在一种其他方式可以在某一步获得更优解(即选择了不同的点),但由于我们总是挑选最早结束的区间去更新下一个起点的位置,因此不可能找到比这种方法更好的解决方案[^3]。 --- ###
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