POJ 2836 Rectangular Covering

本文探讨了如何通过使用一系列轴平行的矩形来覆盖平面上的给定点集,并确保每个点至少被一个矩形覆盖的同时,使得所有矩形总面积最小。文章采用状态压缩动态规划算法解决此问题。

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Description

n points are given on the Cartesian plane. Now you have to use some rectangles whose sides are parallel to the axes to cover them. Every point must be covered. And a point can be covered by several rectangles. Each rectangle should cover at least two points including those that fall on its border. Rectangles should have integral dimensions. Degenerate cases (rectangles with zero area) are not allowed. How will you choose the rectangles so as to minimize the total area of them?

Input

The input consists of several test cases. Each test cases begins with a line containing a single integer n (2 ≤ n ≤ 15). Each of the next n lines contains two integers x, y (−1,000 ≤ x, y ≤ 1,000) giving the coordinates of a point. It is assumed that no two points are the same as each other. A single zero follows the last test case.

Output

Output the minimum total area of rectangles on a separate line for each test case.

Sample Input

2
0 1
1 0
0

Sample Output

1

Hint

The total area is calculated by adding up the areas of rectangles used.


n<=15,想到状压dp。

将包含的点集状压,维护面积。

注意,矩形面积不能为零,一个矩形可能覆盖多个点。


#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;
const int N=16;
const int inf=1e9+7;
int n,x[N],y[N],s[N*N],w[N*N],tp,f[40005];
int ab(int x)
{
	return x<0?-x:x;
}
int main()
{
	while(scanf("%d",&n)&&n)
	{
		tp=0;
		for(int i=1;i<=n;i++)
			scanf("%d%d",&x[i],&y[i]);
		for(int i=1;i<=n;i++)
			for(int j=i+1;j<=n;j++)
			{
				++tp;
				int a,b;
				a=max(1,ab(x[i]-x[j])),b=max(1,ab(y[i]-y[j]));
				s[tp]=a*b;
				w[tp]=0;
				for(int k=1;k<=n;k++)
					if(x[k]>=min(x[i],x[j])&&x[k]<=max(x[i],x[j])&&y[k]>=min(y[i],y[j])&&y[k]<=max(y[i],y[j]))
						w[tp]|=(1<<k-1);
			}
		memset(f,0x3f,sizeof(f));
		f[0]=0;
		int end=(1<<n)-1;
		for(int i=0;i<=end;i++)
			if(f[i]<=1e9+7)
				for(int j=1;j<=tp;j++)
					if((i|w[j])!=i)
						f[i|w[j]]=min(f[i|w[j]],f[i]+s[j]);
		printf("%d\n",f[end]);
	}
	return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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