HDU1542 Atlantis(线段树+扫描线)

本文介绍了一种使用线段树和扫描线算法来计算多个矩形覆盖总面积的方法,通过离散化处理边界坐标,实现高效求解。

Atlantis

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 10274    Accepted Submission(s): 4381


Problem Description
There are several ancient Greek texts that contain descriptions of the fabled island Atlantis. Some of these texts even include maps of parts of the island. But unfortunately, these maps describe different regions of Atlantis. Your friend Bill has to know the total area for which maps exist. You (unwisely) volunteered to write a program that calculates this quantity.
 

Input
The input file consists of several test cases. Each test case starts with a line containing a single integer n (1<=n<=100) of available maps. The n following lines describe one map each. Each of these lines contains four numbers x1;y1;x2;y2 (0<=x1<x2<=100000;0<=y1<y2<=100000), not necessarily integers. The values (x1; y1) and (x2;y2) are the coordinates of the top-left resp. bottom-right corner of the mapped area.

The input file is terminated by a line containing a single 0. Don’t process it.
 

Output
For each test case, your program should output one section. The first line of each section must be “Test case #k”, where k is the number of the test case (starting with 1). The second one must be “Total explored area: a”, where a is the total explored area (i.e. the area of the union of all rectangles in this test case), printed exact to two digits to the right of the decimal point.

Output a blank line after each test case.
 

Sample Input
  
2 10 10 20 20 15 15 25 25.5 0
 

Sample Output
  
Test case #1 Total explored area: 180.00
 

Source
 

Recommend
linle
题意:给出n个矩形的左下角和右上角坐标,求他们所覆盖的面积。

 

mark[rt]表示区间内上边和底边的相差个数,hash数组存储经过离散化并且按升序排序的竖边, 用sum[1]表示当前的底边长度。

线段树+扫描线求覆盖面积:

把矩形的竖边(正着看)也就是按x值离散化并按升序排序,横边按y值升序排序,按顺序从最底下的底边开始更新线段树(更新当前底边),如果是底边则把相应区间内的mark-1,如果是上边则相应区间的mark+1,当mark为正数时表示相应区间可以完全当作底边,利用线段树更具mark的值更新sum,每次插入一条底边就可以求得对应的一部分面积,最后的和便是整体覆盖面积。

插入竖边按照横边扫也可以。

 

往线段树插入边1

 

红色表示当前底边,绿色表示当前可求面积= sum[1]*(egde[2].h-edge[1].h)

 

插入边2

 

由于插入的底边,所有底边长度不会减少,当前可求面积=sum[1]*(egde[3].h-edge[2].h)

 

插入边3

 

当前底边长度增加,当前可求面积=sum[1]*(egde[4].h-edge[3].h)

 

插入边4

 

由于插入了上边,底边长度变化,也就是通过更新区间改变了sum[1](当前底边长度),当前可求面积=sum[1]*(egde[5].h-edge[4].h)

mark是不会出现负数的,因为上边和底边是对应的,当一条上边出现时,它前面必定至少出现过一条底边。

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define maxn 210
double Hash[maxn], sum[maxn<<2];
int mark[maxn<<2];
struct Edge{
    double l, r, h;
    int c;
    Edge(){}
    Edge(double x1, double x2, double H, int C):l(x1),r(x2),h(H),c(C){}
    bool operator<(const Edge &a)const{
        return h<a.h;
    }
}edge[maxn];
int Search(double key, double a[], int m){
    int left = 0, right = m-1;
    while(left<=right){
        int mid = (left+right)>>1;
        if(a[mid] == key) return mid;
        if(a[mid] < key) left = mid + 1;
        else right = mid - 1;
    }
    return -1;
}
void upfather(int n, int left, int right){
    if(mark[n]) sum[n] = Hash[right+1] - Hash[left];
    else if(left == right) sum[n] = 0;//叶子结点长度为0
    else sum[n] = sum[n<<1] + sum[n<<1|1];
}
void update(int L, int R, int rt, int d, int left, int right){
    if(L<=left&&right<=R){
        mark[rt] += d;
        upfather(rt, left, right);
        return;
    }
    int mid = (left+right)>>1;
    if(L<=mid) update(L, R, rt<<1, d, left, mid);
    if(R>mid) update(L, R, rt<<1|1, d, mid+1, right);
    upfather(rt, left, right);
}
int main()
{
    int n, i, j, k, m, T = 1;
    double x1, x2, y1, y2;
    while(~scanf("%d", &n)){
        //不用初始化sum和mark,因为扫描完最后一条边后, mark和sum都会变为0
        if(!n) continue;
        k = 0;
        for(i = 0;i < n;i++){
            scanf("%lf %lf %lf %lf", &x1, &y1, &x2, &y2);
            Hash[k] = x1;
            edge[k++] = Edge(x1, x2, y1, 1);
            Hash[k] = x2;
            edge[k++] = Edge(x1, x2, y2, -1);
        }
        sort(Hash, Hash+k);
        sort(edge, edge+k);
        m = 1;
        for(i = 1;i < k;i++)
            if(Hash[i] != Hash[i-1])
                Hash[m++] = Hash[i];
        double ans = 0;
        for(i = 0;i < k;i++){
            int L = Search(edge[i].l, Hash, m);
            int R = Search(edge[i].r, Hash, m)-1;
            update(L, R, 1, edge[i].c, 0, m-1);
            ans += sum[1]*(edge[i+1].h-edge[i].h);
            printf("%lf\n", sum[1]);
        }
        printf("Test case #%d\nTotal explored area: %.2lf\n\n", T++, ans);
    }
}
/*
引用自他人:
这里注意下扫描线段时r-1:int R=search(s[i].l,hash,m)-1;
计算底边长时r+1:if(mark[n])sum[n]=hash[right+1]-hash[left];
解释:假设现在有一个线段左端点是l=0,右端点是r=m-1
则我们去更新的时候,会算到sum[1]=hash[mid]-hash[left]+hash[right]-hash[mid+1]
这样的到的底边长sum是错误的,why?因为少算了mid~mid+1的距离,由于我们这利用了
离散化且区间表示线段,所以mid~mid+1之间是有长度的,比如hash[3]=1.2,hash[4]=5.6,mid=3
所以这里用r-1,r+1就很好理解了
*/

 
 

 

<think> 嗯...用户这次问的是扫描线算法中线段树是否动态开点。看来用户正在学习计算几何的高级数据结构应用,可能是个OI选手或者算法爱好者。 从用户引用的两篇文献来看,第一篇详细描述了扫描线配合线段树求矩形面积并的标准流程,第二篇则涉及矩形覆盖最大点数的变种问题。用户能提出"动态开点"这样的专业术语,说明已经对线段树的常见优化方式有所了解。 关于动态开点问题,需要分场景讨论:在标准的离散化扫描线中,由于横坐标已离散化为固定区间,线段树可以预先建树无需动态开点;但在处理浮点数或值域过大的情况时,动态开点就成为必要选择。这个区别很关键,用户可能正在处理特殊场景才会这么问。 考虑到用户之前关注过线段树维护区间覆盖的技术细节,后续可以补充离散化与动态开点的性能对比。不过当前问题需要先明确回答核心疑问——常规实现不用动态开点,特殊情况才需要。 </think> 在扫描线算法中,线段树**通常不需要动态开点**,但具体实现取决于问题需求和坐标系特征: ### 📍 标准实现(非动态开点) 1. **离散化处理** 扫描线算法的关键步骤是将所有坐标点在 $x$$-轴上离散化(如图1所示): $$ \text{步骤:收集坐标} \rightarrow \text{排序} \rightarrow \text{去重} \rightarrow \text{建立映射} $$ 离散化后,线段树管理的区间数量被压缩为 $O(n)$ 级别($n$ 为坐标点数),因此可直接**预建满二叉树**,无需动态开点[^1]。 2. **空间复杂度优化** 预建树的空间复杂度为 $O(n)$,例如: - 原始坐标范围:$[1, 10^9]$ - 离散化后区间数:$2000$(若 $n=1000$) 此时只需开 $4 \times 2000 = 8000$ 的节点数组,完全可行[^1]。 3. **维护信息** - 节点存储 **区间覆盖次数** 和 **有效长度** - 更新操作:区间加减(矩形入边 `+1`,出边 `-1`) - 查询操作:直接取根节点有效长度 ### ⚡ 需动态开点的情况 | **场景** | **原因** | **示例** | |-----------------------|--------------------------------------------------------------------------|---------------------------| | **值域极大且无法离散化** | 浮点数坐标或值域超限(如 $[1, 10^{18}]$) | 地理信息系统(GIS)中的浮点计算 | | **强制在线查询** | 矩形边界实时插入,无法预离散化 | 流式数据处理场景 | | **内存严格受限** | $n$ 极大(如 $>10^6$),离散化后区间仍过多,需节省空间 | 嵌入式设备上的算法部署 | ### 🌰 实例对比 1. **标准问题(矩形面积并)** ```python # 离散化坐标 xs = sorted(set(x_coords)) tree = SegmentTree([0]*4*len(xs)) # 预建树 ``` 2. **动态开点问题(浮点数覆盖)** ```python class Node: def __init__(self): self.cover = 0 self.len = 0.0 self.lson = None # 动态创建子节点 self.rson = None ``` ### ✅ 结论 - **大多数场景**(如引用[1][2]的矩形问题):离散化 + 静态线段树 ✅ - **特殊场景**(浮点数/在线查询):动态开点线段树 ✅ 若处理整数坐标系且可离散化,推荐静态实现,效率更高且编码简单[^1][^2]。 --- ### ❓相关问题 1. 扫描线算法中如何处理浮点数坐标的精度问题? 2. 离散化过程如何避免哈希冲突导致的查询错误? 3. 动态开点线段树扫描线中的更新操作时间复杂度如何保证? 4. 矩形覆盖最大值问题(如HDU 5091)如何转化为扫描线模型?[^2] [^1]: 线段树应用——扫描线,离散化坐标与静态建树 [^2]: HDU 5091 矩形覆盖问题中的扫描线转化技巧
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