[题解]hdu1255 覆盖的面积

本文介绍了一种计算平面上多个矩形至少重叠两次区域面积的方法。通过扫描线结合线段树或暴力算法来实现,重点在于理解矩形面积交集的计算原理,并给出了一段C++代码实例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description

给定平面上若干矩形,求出被这些矩形覆盖过至少两次的区域的面积.

Input

输入数据的第一行是一个正整数T(1<=T<=100),代表测试数据的数量.每个测试数据的第一行是一个正整数N(1<=N<=1000),代表矩形的数量,然后是N行数据,每一行包含四个浮点数,代表平面上的一个矩形的左上角坐标和右下角坐标,矩形的上下边和X轴平行,左右边和Y轴平行.坐标的范围从0到100000.

注意:本题的输入数据较多,推荐使用scanf读入数据.

Output

对于每组测试数据,请计算出被这些矩形覆盖过至少两次的区域的面积.结果保留两位小数.

Sample Input

2
5
1 1 4 2
1 3 3 7
2 1.5 5 4.5
3.5 1.25 7.5 4
6 3 10 7
3
0 0 1 1
1 0 2 1
2 0 3 1

Sample Output

7.63
0.00

Solution

矩形面积交,扫描线+线段树或者扫描线+暴力都可以,线段树的话就维护区间被至少覆盖两次部分的长度。

代码:(扫描线+暴力)

#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;

template<typename T>inline void read(T &x){
    T f=1;char ch=getchar();
    for(;ch<'0'||ch>'9';ch=getchar())if(ch=='-')f=-1;
    for(x=0;ch>='0'&&ch<='9';ch=getchar())x=x*10+ch-'0';
    x*=f;
}

const int maxn=3010;
const double eps=1e-10;
struct Seg{
    double l,r,y,len;
    int f;
    bool operator<(Seg b)const{
        if(fabs(y-b.y)<=eps)return f<b.f;
        return y<b.y;
    }
}q[maxn];
int n,cnt,T,tot,tot2,mp[maxn];
double ans,a[maxn],b[maxn];

int lower_bound(double *p,int l,int r,double val){
    int pos=r+1,mid;
    while(l<=r){
        mid=(l+r)>>1;
        if(val-p[mid]>eps)l=mid+1;
        else r=mid-1,pos=mid;
    }
    return pos;
}

int main(){
    read(T);
    while(T--){
        read(n);
        ans=0;cnt=tot=tot2=0;
        memset(mp,0,sizeof mp);
        for(int i=1;i<=n;i++){
            double x1,y1,x2,y2;
            scanf("%lf%lf%lf%lf",&x1,&y1,&x2,&y2);
            a[++tot]=x1;a[++tot]=x2;
            q[++cnt].l=x1;q[cnt].r=x2;
            q[cnt].y=y1;q[cnt].f=0;q[cnt].len=x2-x1;
            q[++cnt].l=x1;q[cnt].r=x2;
            q[cnt].y=y2;q[cnt].f=1;q[cnt].len=x2-x1;
        }
        sort(a+1,a+tot+1);
        sort(q+1,q+cnt+1);
        for(int i=1,j;i<=tot;i=j){
            b[++tot2]=a[i];j=i;
            while(fabs(a[j]-a[i])<=eps&&j<=tot)j++;
        }
        for(int i=1;i<=cnt;i++){
            q[i].l=lower_bound(b,1,tot2,q[i].l);
            q[i].r=lower_bound(b,1,tot2,q[i].r);
        }
        double lasty=0;
        for(int i=1;i<=cnt;i++){
            double l=0;
            for(int j=1;j<tot2;j++)if(mp[j]>1)l+=(b[j+1]-b[j]);
            ans+=(q[i].y-lasty)*l;lasty=q[i].y;
            if(!q[i].f)for(int j=q[i].l;j<q[i].r;j++)mp[j]++;
            else for(int j=q[i].l;j<q[i].r;j++)mp[j]--;
        }
        printf("%.2lf\n",ans);
    }
    return 0;
}
按照刚刚同样的格式整理总结一下以下内容:幻灯片1 矩阵前缀和 幻灯片2 复习: 前缀和算法  对于一个长为n的序列a = {a[1],a[2],a[3],....,a[n]}  我们可以求出a的前缀和数组s,其中s[i] = a[1]+a[2]+...+a[i]  这样当我们想要求a序列中一段区间的和时,就可以用s[r]-s[l-1]求出a[l]+a[l+1]+...+a[r]的区间和 幻灯片3 问题探究  在一个矩阵上,如果我们想要求出一个子矩阵的和,是否有类似于前缀和的方法?  提示,考虑一下如何定义矩阵上的“前缀” ? 幻灯片4 求面积 思考: 下图的大矩形S,被划分出了四个子矩形A,B,C,D  请用A,B,C,D的面积,进行四则运算,得到大矩形的面积  请用S,A,B,C的面积,通过四则运算,得到矩形D的面积 幻灯片5 启发 通过上面的例子可以想到:  当我们想要算出矩阵中某一块子矩阵的和,例如想要得到矩形D的和,可以先提前求出S,A,B,C的和(就像在一维前缀和算法中求sum[]数组一样)  再通过S-A-B+C得到D的矩阵和  要提前求出S,A,B,C这类矩形的和,就要先归纳出他们的特点。  思考: S,A,B,C这些矩形有什么共性呢? 幻灯片6 前缀矩阵 很容易发现,S、A、B、C都是以矩阵中的某个元素为右下角,以矩阵第一行第一列为左上角的  我们把这些矩阵称为前缀矩阵,在二维前缀和算法中,就是要提前求出sum[i][j]表示以第i行第j列为右下角的前缀矩阵和  下图这些子矩阵就是前缀矩阵: 幻灯片7 练一练 sum[i][j]表示以第i行第j列为右下角的前缀矩阵和  对于右侧矩阵:    求出: sum[2][3] sum[4][2] sum[3][5] 幻灯片8 预处理 想要快速求出所有的前缀矩阵和sum[i][j],就要类似一维前缀和那样找到相应的递推公式,像动态规划一样快速的求出所有的sum值  看看下面的矩阵,S = C+B-A+D ,替换成sum值和矩阵a中的元素就是: sum[i][j] = sum[i-1][j]+sum[i][j-1]-sum[i-1][j-1] + a[i][j]      这就是矩阵前缀和的递推公式,请认真理解并记忆 幻灯片9 预处理—代码实现  读入n,m和n*m的矩阵,求出sum[][]数组,并将其输出  输入样例: 输出样例:     sum[i][j] = sum[i-1][j]+sum[i][j-1]-sum[i-1][j-1] + a[i][j]   幻灯片10 预处理-代码实现 幻灯片11 求出子矩阵的和 看下面一个例子,如何利用sum数组求出矩形D,也就是以(4,4)为左上角、(5,6)为右下角的的子矩阵和           幻灯片12 求出子矩阵的和 看下面一个例子,如何利用sum数组求出矩形D,也就是以(4,4)为左上角、(5,6)为右下角的的子矩阵和        D = S - B - C + A = sum[5][6] - sum[5][3] - sum[3][6] + sum[3][3]   幻灯片13 求出子矩阵的和 更普遍的,如果想要求出以(a,b)为左上角,(c,d)为右下角的子矩阵和  就可以用sum[c][d]-sum[a-1][d]-sum[c][b-1]+sum[a-1][b-1]  例如右图,矩阵D中: 左上角为(4,4),右下角为(5,6) 矩阵D的和为sum[5][6]-sum[3][4]-sum[4][3]+sum[3][3]   幻灯片14 例题: 1717 最大子矩阵 幻灯片15 暴力算法1 简单粗暴的处理方法是:  用双重循环枚举子矩阵左上角(a,b)的坐标  利用双重循环计算这个子矩阵的和  这样做的时间复杂度为O(n^4)  代码实现略,课后布置成作业,每位同学完成并提交后,在群里截图打卡“暴力算法1已完成”   幻灯片16 暴力算法2 简单粗暴的处理方法是:  用双重循环枚举子矩阵左上角(a,b)的坐标  利用一维前缀和,O(n)枚举子矩阵的每一行求和  这样做的时间复杂度为O(n^3)  代码实现略,课后布置成作业,每位同学完成并提交后,在群里截图打卡“暴力算法2已完成”   幻灯片17 标准解法 利用二维前缀和,我们在处理出sum[][]数组后,只要:  枚举子矩阵的左上角(a,b)的坐标,求出右下角(c = a+x-1, d = b+y-1)  利用二位前缀和直接求出子矩阵的和  sum[c][d]-sum[c][b-1]-sum[a-1][d]+sum[a-1][b-1]  幻灯片18 参考核心代码 幻灯片19 例题: 1722 星空 幻灯片20 例题: 1722 星空 幻灯片21 题解  简单分析,会发现每过c+1秒所有星星的亮度又变回来了  所以t时刻是等价于t%(c+1)时刻的  这样的话实际上只有0~c这c+1个不同的时刻  可以用sum[t][][]记录t时刻的星星亮度对应的矩阵前缀和,这样的预处理的复杂度是O(c*n*m)的,对于每次询问,只要计算出等价的0~c中的时刻,并计算矩阵和即可。 幻灯片22 例题 1724 Pond 幻灯片23 题解 二分中位数mid,将大于mid的数设为1,否则设为0  这样一个子矩阵的和就是这个子矩阵中大于mid的数的个数  枚举k*k的正方形子矩阵的右下角,并利用sum数组计算对应的矩阵和  如果找到一个子矩阵的和是≤k*k/2的,说明存在一个正方形子矩阵的中位数≤mid,就朝着小的方向二分,否则朝着大的方向二分 幻灯片24 核心代码 幻灯片25 作业  例题/中等难度题目 1717 1722 1724  较难题目 1720 1721 
最新发布
03-08
<think>嗯,好的,我现在需要按照用户提供的格式整理关于矩阵前缀和的内容。首先,我需要仔细阅读用户提供的幻灯片内容,理解每个幻灯片的重点,然后按照之前的示例结构进行总结。 首先,幻灯片1的标题是“矩阵前缀和”,这是整个主题的核心。接下来,幻灯片2复习了一维前缀和算法,用户可能希望在这里明确一维前缀和的定义和应用,所以需要简要总结s[i]的计算方法和区间和的求法。 幻灯片3提出了问题,询问在矩阵中是否有类似前缀和的方法来求子矩阵的和,并提示考虑“前缀”的定义。这里需要强调问题探究的部分,说明二维情况下如何扩展一维的思路。 幻灯片4通过面积问题引入,可能需要用图示中的四个子矩形A、B、C、D来推导大矩形S的面积,进而得到D的面积。这里的关键是面积的计算公式,比如S = A + B + C + D,而D的面积可能通过其他三个区域表示,比如D = S - A - B + C?或者具体的公式需要根据图示确定。由于用户提到用S、A、B、C的面积通过四则运算得到D,可能正确的推导是D = S - A - B + C?或者可能不同的组合,需要仔细看幻灯片的内容。根据幻灯片5中的启发,提到S-A-B+C得到D,所以可能在幻灯片4中的例子中,D的面积等于S减去A和B,再加上C。这可能是因为A和B有重叠部分被减去了两次,所以需要加回来。因此,这里的关键公式是D = S - A - B + C。 接下来,幻灯片5的启发部分说明如何利用类似一维前缀和的方法,通过预处理得到各个区域的和,进而计算子矩阵的和。需要总结出sum数组的作用,以及这些区域的共性,即都是前缀矩阵。 幻灯片6定义了前缀矩阵,指出sum[i][j]是以第i行第j列为右下角的前缀矩阵和。这里需要明确sum数组的定义,并指出这些矩阵的共同点,即左上角都是矩阵的起点(比如(1,1))。 幻灯片7是练习题,可能要求计算特定位置的sum值。但用户可能希望在这里指出sum数组的具体计算方式,但整理时可能不需要详细数值,而是强调sum的计算方法。 幻灯片8讲解了预处理递推公式:sum[i][j] = sum[i-1][j] + sum[i][j-1] - sum[i-1][j-1] + a[i][j]。这里需要解释公式的来源,即如何通过周围的前缀矩阵推导当前的和,可能涉及到覆盖区域的加减。 幻灯片9和10涉及代码实现,用户可能希望给出代码的结构或关键部分,比如循环遍历矩阵,按递推公式计算sum数组。 幻灯片11到13详细讲解了如何利用sum数组求子矩阵的和。例如,当要求以(a,b)为左上角,(c,d)为右下角的子矩阵时,公式为sum[c][d] - sum[a-1][d] - sum[c][b-1] + sum[a-1][b-1]。需要强调这个公式的推导过程,类似于面积计算中的容斥原理。 后面的幻灯片涉及例题和不同解法,如暴力算法和标准解法,以及一些具体题目的应用,如最大子矩阵、星空、Pond等。这里需要简要总结例题的关键点,比如如何应用矩阵前缀和来优化时间复杂度,或者如何结合其他算法(如二分查找)解决问题。 在整理过程中,需要注意保持结构清晰,分点说明,使用中文,并正确应用LaTeX格式,如矩阵和公式使用$$...$$或$...$。例如,递推公式应写成:$$sum[i][j] = sum[i-1][j] + sum[i][j-1] - sum[i-1][j-1] + a[i][j]$$,而子矩阵和的公式则是:$$sum[c][d] - sum[a-1][d] - sum[c][b-1] + sum[a-1][b-1]$$。 同时,要注意例题部分的总结,例如1717题的标准解法使用二维前缀和将时间复杂度降低,而1722题利用时间周期的性质预处理多个前缀和数组,1724题则结合二分查找和矩阵前缀和来判断中位数可能的取值。 最后,用户要求按照之前的格式,即每个部分用标题和要点列表的形式整理,可能需要分为核心思想、递推公式、子矩阵和计算、预处理实现、例题应用等部分。需要确保每个步骤都清晰,逻辑连贯,帮助用户理解矩阵前缀和的原理和应用。</think># 矩阵前缀和知识总结 ## 一、核心思想 1. 将一维前缀和思想扩展到二维矩阵 2. 通过预处理前缀矩阵和数组$sum$,实现$O(1)$时间查询任意子矩阵和 ## 二、递推公式 $$sum[i][j] = sum[i-1][j] + sum[i][j-1] - sum[i-1][j-1] + a[i][j]$$ ## 三、子矩阵和计算 给定左上角$(a,b)$,右下角$(c,d)$的子矩阵和为: $$sum[c][d] - sum[a-1][d] - sum[c][b-1] + sum[a-1][b-1]$$ ## 四、预处理实现 ```python for i in 1..n: for j in 1..m: sum[i][j] = sum[i-1][j] + sum[i][j-1] - sum[i-1][j-1] + a[i][j] ``` ## 五、复杂度对比 | 算法类型 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | |---------|-----------|------------| | 暴力算法1 | $O(n^4)$ | $O(1)$ | | 暴力算法2 | $O(n^3)$ | $O(n)$ | | 前缀和算法 | $O(n^2)$ | $O(n^2)$ | ## 六、典型应用 ### 1. 最大子矩阵(1717) - 枚举所有可能的子矩阵尺寸 - 利用前缀和快速计算子矩阵和 - 时间复杂度优化至$O(n^4) \rightarrow O(n^2)$ ### 2. 星空问题(1722) - 利用周期性预处理$c+1$个时间点的前缀和 - 对每次询问取模后$O(1)$时间响应 ### 3. 池塘问题(1724) - 二分答案结合矩阵前缀和 - 将矩阵元素二值化后统计子矩阵中位数特性 - 时间复杂度$O(n^2 \log maxVal)$ ## 七、易错点 1. 矩阵下标从1开始时的边界处理 2. 递推公式中重复减去的$sum[i-1][j-1]$补偿项 3. 子矩阵坐标转换时±1的细节处理 ## 八、扩展应用 1. 动态矩阵更新(结合树状数组) 2. 三维前缀和(空间复杂度$O(n^3)$) 3. 带权矩阵的快速统计 ## 九、练习建议 1. 先完成暴力算法实现(作业要求) 2. 对比不同算法的时间效率 3. 绘制矩阵示意图辅助理解递推过程 ## 十、相关题目 - 必做:1717、1722、1724 - 提高:1720、1721 - 挑战:LOJ 最大加权子矩阵、HDU 多维前缀和 $\boxed{矩阵前缀和的核心在于通过空间换时间,将复杂问题转化为预处理后的快速查询}$
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