HDU 1828 Picture (线段树扫描线)

矩形周长和计算
本文介绍了一种计算一组矩形周长总和的方法。通过两次扫描(沿x轴和y轴),利用线段树进行区间更新和查询,有效地解决了问题。文章提供了完整的C++实现代码。

题意:

给你一堆长方形,求周长和

思路:

懒得思考就当码农!!
我们正常扫一次,比如平行于x轴向上扫描,我们不断用pre减去目前总长,这样弄完就是平行于x轴的周长和,可是处理y轴的时候,我们不能单纯的每次每次加上两段y的差值,因为我们并不知道有几段y,正常做法是维护有多少段x,这样就知道了这个区间对应了多少段y。可是这涉及了区间合并,好麻烦。。。那么我们强行再平行y轴扫一次就好了!!!
代码看着很长,其实都是复制粘贴

错误及反思:

其实也不是很难的题,只是重写这题的时候实在懒得维护了,程序员果然是ctrl+c和ctrl+v

代码:

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<vector>
using namespace std;
#define lson l,m,rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1
const int N= 5010;
int segtree[N<<3],lazy[N<<3];
int n;
vector<int> id[2];
struct L
{
    int x1,x2,y,ta;
}line[2][N<<1];
int get_id(int x,int y){return lower_bound(id[y].begin(),id[y].end(),x)-id[y].begin();}
bool cmp(L w,L e)
{
    return w.y<e.y;
}
void pushup(int l,int r,int rt,int x)
{
    if(lazy[rt]) segtree[rt]=id[x][r+1]-id[x][l];
    else if(l==r) segtree[rt]=0;
    else segtree[rt]=segtree[rt<<1]+segtree[rt<<1|1];
}
void update(int L,int R,int v,int l,int r,int rt,int x)
{
    if(L<=l&&R>=r)
    {
        lazy[rt]+=v;
        pushup(l,r,rt,x);
        return ;
    }
    int m=(l+r)/2;
    if(L<=m) update(L,R,v,lson,x);
    if(R>m) update(L,R,v,rson,x);
    pushup(l,r,rt,x);
}
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%d%d%d%d",&line[0][i*2].x1,&line[0][i*2].y,&line[0][i*2].x2,&line[0][i*2+1].y);
            line[0][i*2+1].x1=line[0][i*2].x1;
            line[0][i*2+1].x2=line[0][i*2].x2;
            line[0][i*2].ta=1;
            line[0][i*2+1].ta=-1;
            id[0].push_back(line[0][i*2].x1);
            id[0].push_back(line[0][i*2].x2);

            line[1][i*2].x1=line[0][i*2].y;
            line[1][i*2].x2=line[0][i*2+1].y;
            line[1][i*2].y=line[0][i*2].x1;
            line[1][i*2].ta=1;

            line[1][i*2+1].x1=line[0][i*2].y;
            line[1][i*2+1].x2=line[0][i*2+1].y;
            line[1][i*2+1].y=line[0][i*2].x2;
            line[1][i*2+1].ta=-1;
            id[1].push_back(line[1][i*2].x1);
            id[1].push_back(line[1][i*2].x2);

        }
        sort(line[0],line[0]+2*n,cmp);
        sort(line[1],line[1]+2*n,cmp);
        sort(id[0].begin(),id[0].end()),id[0].erase(unique(id[0].begin(),id[0].end()),id[0].end());
        sort(id[1].begin(),id[1].end()),id[1].erase(unique(id[1].begin(),id[1].end()),id[1].end());
        int ans=0;
        int pre=0;
        for(int i=0;i<n*2-1;i++)
        {
            int l=get_id(line[0][i].x1,0);
            int r=get_id(line[0][i].x2,0)-1;
            update(l,r,line[0][i].ta,0,id[0].size()-1,1,0);
            ans+=abs(pre-segtree[1]);
            pre=segtree[1];
        }
        ans+=segtree[1];
        memset(segtree,0,sizeof(segtree));
        memset(lazy,0,sizeof(lazy));
        pre=0;
        for(int i=0;i<n*2-1;i++)
        {
            int l=get_id(line[1][i].x1,1);
            int r=get_id(line[1][i].x2,1)-1;
            update(l,r,line[1][i].ta,0,id[1].size()-1,1,1);
            ans+=abs(pre-segtree[1]);
            pre=segtree[1];
        }
        ans+=segtree[1];
        printf("%d\n",ans);
        id[0].clear();
        id[1].clear();
        memset(segtree,0,sizeof(segtree));
        memset(lazy,0,sizeof(lazy));
    }
}
<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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