[翻译]扫描线算法(Line Sweep Algorithm)(2)

本文介绍了一种利用扫描线技术解决多个矩形重叠部分面积计算问题的方法。通过两次扫描线过程,分别沿水平和垂直方向计算矩形重叠区域的宽度和高度,最终得出重叠面积。

NOIPD110分滚粗。
心累。
学点有趣的治愈一下。
突然想起似乎之前还有个坑没有填,就练一波英语阅读。


矩形面积交

给出一个集合包含N个与坐标轴对称的矩形(矩形的边与x轴、y轴平行),找到所有的矩形的重叠部分。其中一个矩形由两个点代表,一个是左下角的点,一个是右上角的点。
这个问题的事件,是垂直的边。当我们遇到一条左边,我们进行一些操作;遇到一条右边,进行另一些操作。左边由左下角来代表,右边由右上角代表。
我们以对x坐标的排序来开始整个算法。当一个长方形左下角的点被遇到(也就是说我们遇到了长方形的左边),我们将之插入到集合中。当我们遇到了右上角的点(也就是遇到了长方形的右边),我们将长方形从集合中清除出去。在任何情况,集合中只存在被扫描线扫到的矩形(即已遇到左边但未遇到右边)。
扫到的面积是Δy*Δx,其中Δy是扫描线被矩形切割的长度(下图中的红色部分),Δx为两个扫描线事件之间的距离。
但是现在我们只知道哪些是被扫描线被切割的矩形。因此,这里我们有一个新的问题:如何找到被切割的最大长度?
其做法与我们刚才(参见上一篇)做的类似。我们仍然用扫描线技术,不过这条线现在要旋转90°,换言之,我们从下到上去扫描被扫到的矩形。我们用一个变量cnt维护当前重叠的矩形数量。当我们遇到一条底边就让cnt+1,遇到一条上边就让cnt-1,当cnt从非0变为0时我们就找到了扫描线被切割的长度。
下面来看看它是如何运行的。







上面的图像向我们展示了水平扫描线的运行过程, Δy 就是最后一张图片展示的两个箭头长度之和。
这就是我们的算法,接下来考虑枚举的部分。对于每一个扫描线的事件,我们需要找到扫描线切出的长度,也就是推进水平扫描线长度。这里以bool数组作为数据结构,因为我们可以分别以横、纵来做一次排序。
下面是cpp代码:

#define MAX 1000
struct event 
{
    int ind; // 众多矩形中该矩形的索引
    bool type; // 事件类型,0表示左下,1表示右上
    event() {};
    event(int ind, int type) : ind(ind), type(type) {};
};
struct point 
{
    int x, y;
};
point rects [MAX][12]; // 每个矩形包含两个顶点: [0]=左下;[1]=右上
bool compare_x(event a, event b) { 
    return rects[a.ind][a.type].x<rects[b.ind][b.type].x; 
}
bool compare_y(event a, event b) { 
    return rects[a.ind][a.type].y<rects[b.ind][b.type].y; 
}
int union_area(event events_v[],event events_h[],int n,int e)
{
       //n是矩形数量, e=2*n , e是顶点数量(在矩形集合中每个矩形以两个点被申明)
        bool in_set[MAX]={0};
        int area=0;
        sort(events_v, events_v+e, compare_x);  //竖直边的预处理
        sort(events_h, events_h+e, compare_y); // 水平边的预处理
        in_set[events_v[0].ind] = 1;
        for (int i=1;i<e;++i) 
        { // 水平扫描线
                event c = events_v[i];
                int cnt = 0; // 表明有多少矩形重叠的计数器
                // Delta_x: 当前线与之前线的距离
                int delta_x = rects[c.ind][c.type].x - rects[events_v[i-1].ind][events_v[i-1].type].x;
                int begin_y;
                if (delta_x==0){
                        in_set[c.ind] = (c.type==0);
                        continue;
                }
                for (int j=0;j<e;++j)
                        if (in_set[events_h[j].ind]==1)                 //当前矩形的水平扫描线
                        {
                                if (events_h[j].type==0)                //是底边
                                {
                                        if (cnt==0) begin_y = rects[events_h[j].ind][0].y; // 某一块开始
                                        ++cnt;                          //重叠矩形增加量
                                }
                                else    //是上面的线
                                {
                                        --cnt;                          //矩形已经不被重叠,所以移除之
                                        if (cnt==0)                     //一块的结束
                                        {
                                                int delta_y = (rects[events_h[j].ind][13].y-begin_y);//竖直扫描线被切割的长度
                                                area+=delta_x * delta_y;
                                        }
                                }
                        }
                in_set[c.ind] = (c.type==0);//如果是左边, 矩形在当前集合中,否则不在
        }
    return area;
}

复杂度显然是O(n^2)。如果用其它数据结构(如BST)维护,可以降到O(nlogn)
现在,你已经多少了解这项技术了,不是吗?(并不)
让我们去下一个可以用这项技术解决的问题吧。(没错,就是凸包)

### 扫描线算法的原理与实现 #### 1. 原理概述 扫描线算法是一种基于模拟的思想设计的技术,其核心在于通过一条虚拟的直线(通常称为“扫描线”),沿着某个方向逐步移动并解决问题。该方法广泛应用于计算几何领域,用于解决诸如矩形覆盖面积、天际线问题以及线段相交等问题。 在具体应用中,扫描线会触发一系列事件点(Event Points),这些事件点通常是输入数据的关键位置,比如线段的起点或终点。通过对这些事件点按一定顺序排列,并逐一处理它们的影响,可以高效地完成目标问题的求解[^1]。 #### 2. 关键概念 - **事件点**:指代可能影响当前状态的位置点,例如线段的起始端点或者终止端点。 - **活动集合**:表示当前处于扫描线下方的有效对象集(如正在被考虑的线段)。 - **优先队列/时间轴管理**:为了保证按照正确的次序访问各个事件点,往往采用堆结构或其他排序机制维护待处理序列[^4]。 #### 3. 实现细节 以下是利用Python语言描述的一个简化版本的扫描线框架: ```python import heapq def sweep_line_algorithm(segments): events = [] # 构建初始事件列表 (start, end) for s in segments: start_x, _, end_x, _ = s events.append((start_x, 'start', s)) events.append((end_x, 'end', s)) # 对所有事件依据X坐标升序排序;如果相同则先'end' events.sort(key=lambda e: (e[0], -1 if e[1]=='end' else 1)) active_set = set() result = [] event_queue = [(x, typ, seg) for x,typ,seg in events] while event_queue: current_event = heapq.heappop(event_queue) pos, evt_type, segment = current_event if evt_type == 'start': active_set.add(segment) process_addition(active_set, segment, result) elif evt_type == 'end': remove_segment_from_active_set(active_set, segment, result) return result def process_addition(active_segments, new_seg, res_list): """当新增加一个segment进入active_set时的操作""" pass # 需要根据实际应用场景定义此函数逻辑 def remove_segment_from_active_set(active_segs, to_remove_seg, results): """移除指定segment后的操作更新""" pass # 同样需视具体情况定制行为 ``` 上述伪代码展示了如何构建基本的扫描线流程,其中`process_addition()` 和 `remove_segment_from_active_set()` 函数应针对特定任务填充具体的业务逻辑[^2]。 #### 4. 应用实例 以P5490【模板】扫描线为例说明其实现方式。假设给定若干水平放置的矩形区域,要求计算总覆盖面积而不重复计数重叠部分,则可以通过如下步骤达成目的: - 将每条边投影至垂直于扫描方向的一维线上形成区间; - 使用差分数组记录各区间的增减变化情况; - 结合前缀和技巧累加得到最终结果。 另外,在更复杂的场景下,例如判定多组折线是否存在公共交叉点时,还需要额外注意精度控制及边界条件处理等方面的内容[^3]。
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