【SSL_P1222】矩形(difficult)

本文详细解析了如何通过判断矩形边间点坐标,实现矩形重合判断,并利用并查集算法解决矩形合并问题,最终计算出不同块的数量。

矩形(difficult)


Description

在一个平面上有n个矩形。每个矩形的边都平行于坐标轴并且都具有值为整数的顶点。我们用如下的方式来定义块。
 每一个矩形都是一个块。
 如果两个不同的矩形有公共线段,那么它们就组成了一个新的块来覆盖它们原来的两个块。
例子:
在图1中的矩形组成了两个不同的块。
在这里插入图片描述
写一个程序:
 从文件PRO.IN中读入矩形的个数以及它们的顶点。
 找出这些矩形形成的不同的块的个数。
 将结果写入文件PRO.OUT。

Input

在输入文件PRO.IN的第一行又一个整数n,1 <= n <=7000,表示矩形的个数。接下来的n行描述矩形的顶点,每个矩形用四个数来描述:左下顶点坐标(x,y)与右上顶点坐标(x,y)。每个矩形的坐标都是不超过10000的非负整数。

Output

在文件PRO.OUT的第一行应当仅有一个整数—表示由给定矩形组成的不同的块的个数。

Sample Input

9
0 3 2 6
4 5 5 7
4 2 6 4
2 0 3 2
5 3 6 4
3 2 5 3
1 4 4 7
0 0 1 4
0 0 4 1

Sample Output

2

解题思路

这道题的最难点就是对于两个矩形是否重合的判断,我们可以通过边间的点的坐标然后进行一堆玄学操作,就像这样:

bool check(int r1x1,int r1y1,int r1x2,int r1y2,int r2x1,int r2y1,int r2x2,int r2y2)
{
	if(r1x2<r2x1||r2x2<r1x1)
		return 0;
    if(r1y2<r2y1||r2y2<r1y1)
		return 0;
    if((r1x1==r2x2||r1x2==r2x1)&&(r1y1==r2y2||r1y2==r2y1))
		return 0;
    return 1;
}

所以呢,全部的代码就是:

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int n,fa[7010],ans;
struct abc{
	int x1,y1,x2,y2;
}a[7010];
int fd(int x)
{
	if(fa[x]==x)
		return x;
	return fa[x]=fd(fa[x]);
}
void d(int x,int y)
{
	int xx=fd(x),yy=fd(y);
	fa[xx]=yy; 
}
bool check(int r1x1,int r1y1,int r1x2,int r1y2,int r2x1,int r2y1,int r2x2,int r2y2)
{
	if(r1x2<r2x1||r2x2<r1x1)
		return 0;
    if(r1y2<r2y1||r2y2<r1y1)
		return 0;
    if((r1x1==r2x2||r1x2==r2x1)&&(r1y1==r2y2||r1y2==r2y1))
		return 0;
    return 1;
}
int main()
{
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++)
		scanf("%d%d%d%d",&a[i].x1,&a[i].y1,&a[i].x2,&a[i].y2);
	for(int i=1;i<=n;i++)
		fa[i]=i;
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=1;j<i;j++)
			if(fd(i)!=fd(j))
				if(check(a[j].x1,a[j].y1,a[j].x2,a[j].y2,a[i].x1,a[i].y1,a[i].x2,a[i].y2))
				{
					d(i,j);
					ans++;
				}
	cout<<n-ans<<endl;
}
内容概要:本文介绍了如何利用RocketMQ消息队列构建“边缘AI推理”赛题的弹性数据管道,涵盖消息轨迹、延迟消息、Pop消费模式等核心概念,并结合实际计算机竞赛场景,展示了在高丢包网络环境下实现可靠消息传输与处理的技术方案。通过自定义延迟级别、消息压缩切片、灰度消费等技巧,支持大规模AI图像上传、云端聚合、结果回传及全程审计。代码案例涉及边缘侧C++发送、Java消费者合并分片、Pop模式保障离线续传以及消息轨迹生成比赛报告,全面支撑高并发、低延迟、高可靠的竞赛需求。未来将融合MQTT接入、AI原生调度与绿色计算技术,进一步优化系统性能与能效。; 适合人群:具备一定分布式系统和消息中间件基础,参与或指导计算机类学科竞赛(如边缘计算、AI识别赛道)的研发人员、高校师生及技术教练;熟悉Java、Python、C++编程及相关SDK使用的开发者。; 使用场景及目标:①在高丢包、弱网环境下构建稳定的边缘AI数据通道;②实现AI任务的延迟调度、流量灰度、分片传输与结果追踪;③为竞赛提供可审计、可监控、可扩展的消息基础设施,确保公平性与实时性;④探索RocketMQ在智能制造、智慧城市等真实工业场景中的教学与应用落地。; 阅读建议:建议结合Kubernetes集群环境和实际竞赛平台进行代码实践,重点关注Pop模式、消息切片聚合、轨迹追踪等关键技术的实现细节,并关注RocketMQ 5.x新特性在AI与物联网场景下的演进方向。
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