2850: 巧克力王国 K-D tree

本文介绍了一种使用K-D树进行高效空间查询的方法。通过将平面空间划分成多个子矩形区域,确保每个区域仅包含一个点。针对具体问题,文章详细阐述了如何构建K-D树,并利用递归查询来确定查询点是否满足特定条件。

学习了一下K-D tree的姿势。
大概就是每次找中间点,然后横纵切把平面分成若干个子矩形,使得每个子矩形内只包含一个点。
然后对于这个题,我们可以先把所有点(x,y)加入K-D tree,并记录每个区域内矩形框的四个顶点坐标和区域内的权值和sum,然后对于每个查询,就递归查询每个区域,如果发现当前矩形框的四个顶点都合法,那么当前区域内的所有点一定都合法,就直接加入,否则递归处理。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define ll long long
#define inf 1000000007
#define N 50005
using namespace std;
int n,m,D,root,a,b,c;
struct node 
{
    int d[2],mn[2],mx[2];
    ll sum,v;
};
node tree[N];
int ls[N],rs[N];
inline bool operator<(node a,node b)
{
    return a.d[D]<b.d[D];
}
inline int read()
{
    int a=0,f=1; char c=getchar();
    while (c<'0'||c>'9') {if (c=='-') f=-1; c=getchar();}
    while (c>='0'&&c<='9') {a=a*10+c-'0'; c=getchar();}
    return a*f;
}
inline void pushup(int k)
{
    for (int i=0;i<=1;i++)
    {
        tree[k].mn[i]=min(tree[k].d[i],min(tree[ls[k]].mn[i],tree[rs[k]].mn[i]));
        tree[k].mx[i]=max(tree[k].d[i],max(tree[ls[k]].mx[i],tree[rs[k]].mx[i]));
    }
    tree[k].sum=tree[ls[k]].sum+tree[rs[k]].sum+tree[k].v;
}
void build(int &k,int l,int r,int now)
{
    int mid=l+r>>1; k=mid; D=now;
    nth_element(tree+l,tree+mid,tree+r+1);
    if (l<mid) build(ls[k],l,mid-1,now^1);
    if (r>mid) build(rs[k],mid+1,r,now^1);
    pushup(k);
}
bool check(int x,int y)
{
    return (ll)a*x+(ll)b*y<(ll)c;
}
int calc(int k)
{
    int ans=0;
    ans+=check(tree[k].mn[0],tree[k].mn[1]);
    ans+=check(tree[k].mn[0],tree[k].mx[1]);
    ans+=check(tree[k].mx[0],tree[k].mn[1]);
    ans+=check(tree[k].mx[0],tree[k].mx[1]);
    return ans;
}
ll query(int k)
{
    if (!k) return 0;
    ll ans=0;
    if (check(tree[k].d[0],tree[k].d[1])) ans+=tree[k].v;
    int suml=ls[k]?calc(ls[k]):0,sumr=rs[k]?calc(rs[k]):0;
    if (suml==4) ans+=tree[ls[k]].sum; else if (suml) ans+=query(ls[k]);
    if (sumr==4) ans+=tree[rs[k]].sum; else if (sumr) ans+=query(rs[k]);
    return ans;
}
int main()
{
    tree[0].mn[0]=tree[0].mn[1]=inf;
    tree[0].mx[0]=tree[0].mx[1]=-inf;
    n=read(); m=read();
    for (int i=1;i<=n;i++)
        tree[i].d[0]=read(),tree[i].d[1]=read(),tree[i].v=read();
    build(root,1,n,1);
    for (int i=1;i<=m;i++)
    {
        a=read(),b=read(),c=read();
        printf("%lld\n",query(root));
    }
    return 0;
}
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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