pku 1151 (简单离散化求矩形覆盖总面积)

本文介绍了一种使用离散化技术解决计算几何问题的方法,通过实例演示如何有效地处理矩形覆盖问题,减少时间和空间开销。
    这是道简单计算几何题。只用了离散化,没有线段树。离散化是这样一种思想:n个矩形分布在平面中他们的坐标可能分布很广。考虑这样两矩形(1,3,2,4),(1000000,1000000,2000000,2000000)要是按模拟的方法来做在时间和空间上会遭成浪费,我们只是想知道矩形的长和宽,要是用两个1维数组记录下矩形的坐标的,我们只要记录下4条边的覆盖情况。于是,将连续的空间离散成来x[0]=1,x[1]=2,x[2]=10000000,x[3]=2000000.y[0]=3,y[1]=4,y[2]=10000000,y[3]=200000000.在用个辅助2维数组
记录横纵线的覆盖情况(x,y数组的点看成横纵线)。
  1. /*pku1151
  2.   Name: Atlantis
  3.   Date: 28-07-08 18:54
  4.   Description: 离散化
  5. */
  6. #include<stdio.h>
  7. #include<math.h>
  8. #include<stdlib.h>
  9. #include<algorithm>
  10. #define pr printf
  11. double x[202],y[202];//最多100个矩形,所以最多只有200条横线或纵线
  12. double a[102][4];//矩形实际坐标
  13. bool cover[202][202];
  14. const double EPS = 1e-7;
  15. int cmp(const void * b,const  void * a){//b>a 返回1
  16.          if(fabs(*(double* )b-*(double *)a)<EPS)return 0;
  17.             else if(*(double* )b-*(double *)a>0)return 1;
  18.              else return -1;
  19. }
  20. int main(){
  21.     int n,i,k,j,h1,h2,v1,v2,index=1;
  22.     while(scanf("%d",&n)){
  23.         if(n==0)break;
  24.     for(i=0,k=0;i<n;i++,k++){
  25.         scanf("%lf%lf%lf%lf",&a[i][0],&a[i][1],&a[i][2],&a[i][3]);
  26.         x[k]=a[i][0],y[k]=a[i][1],x[++k]=a[i][2],y[k]=a[i][3];
  27.         }
  28.         qsort(x,2*n,sizeof(x[0]),cmp);
  29.         qsort(y,2*n,sizeof(y[0]),cmp);//将横线,竖线排好序
  30.         memset(cover,0,sizeof(cover));//初始时无覆盖区
  31.         //对每个矩形,进行一次横纵线的扫描,覆盖范围
  32.         for(i=0;i<n;i++)
  33.            {
  34.                 k=0;
  35.                 while(fabs(x[k]-a[i][0])>EPS)k++;h1=k;
  36.                 k=0;
  37.                 while(fabs(y[k]-a[i][1])>EPS)k++;v1=k;
  38.                 k=0;
  39.                 while(fabs(x[k]-a[i][2])>EPS)k++;h2=k;
  40.                 k=0;
  41.                 while(fabs(y[k]-a[i][3])>EPS)k++;v2=k;
  42.                 //标记该矩形覆盖的区域
  43.                 for(j=h1;j<h2;j++)      //不考虑最右
  44.                     for(k=v1;k<v2;k++)  //不考虑最下
  45.                         cover[j][k]=true;
  46.            }      
  47.            double sum=0;           
  48.            //计算总面积
  49.          for(i=0;i<2*n-1;i++)
  50.             for(j=0;j<2*n-1;j++)
  51.                     sum+=(cover[i][j]*(x[i+1]-x[i])*(y[j+1]-y[j]));
  52.          pr("Test case #%d/n",index++);
  53.          pr("Total explored area: %.2lf/n/n",sum);
  54.     }
  55. }

 
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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