(贪心,区间选点问题) Radar Installation POJ 1328

本文介绍了一种算法,用于确定最少数量的雷达安装位置以覆盖所有岛屿。通过将岛屿视为坐标系中的点,并考虑雷达覆盖范围,算法计算了每个岛屿的有效覆盖区间。在区间可能重叠的情况下,提出了解决方案来最小化所需雷达数量。
Assume the coasting is an infinite straight line. Land is in one side of coasting, sea in the other. Each small island is a point locating in the sea side. And any radar installation, locating on the coasting, can only cover d distance, so an island in the sea can be covered by a radius installation, if the distance between them is at most d.

We use Cartesian coordinate system, defining the coasting is the x-axis. The sea side is above x-axis, and the land side below. Given the position of each island in the sea, and given the distance of the coverage of the radar installation, your task is to write a program to find the minimal number of radar installations to cover all the islands. Note that the position of an island is represented by its x-y coordinates.

Figure A Sample Input of Radar Installations


Input
The input consists of several test cases. The first line of each case contains two integers n (1<=n<=1000) and d, where n is the number of islands in the sea and d is the distance of coverage of the radar installation. This is followed by n lines each containing two integers representing the coordinate of the position of each island. Then a blank line follows to separate the cases.

The input is terminated by a line containing pair of zeros
Output
For each test case output one line consisting of the test case number followed by the minimal number of radar installations needed. "-1" installation means no solution for that case.
Sample Input
3 2
1 2
-3 1
2 1

1 2
0 2

0 0
Sample Output
Case 1: 2
Case 2: 1


这道题思路就是把海岛当成圆心,然后算出每一个海岛的选点区间

算完每个海岛的选点区间后,如果有区间重叠,则说明可在重叠的部分放置一个鱼雷即可

下面是代码。


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;
struct Node{
    double left;
    double right;
}node[1010];
bool cmp(const Node &p,const Node &q){
    return (p.right<q.right||(p.right==q.right&&p.left>q.left));
}
int main()
{
    int n,t=1;
    double d;
    while(cin>>n>>d&&(n+d))
    {
        int flag=0;
        int tx,ty;
        for(int i=1;i<=n;++i)
        {
            cin>>tx>>ty;
            if(ty>d)
                flag=1;
            node[i].left=tx-sqrt(d*d-ty*ty);
            node[i].right=tx+sqrt(d*d-ty*ty);
        }
        if(flag)
            cout<<"Case "<<t<<": "<<-1<<endl;
        else
        {
            sort(node+1,node+n+1,cmp);
            int num=0;
            double tright=-INF;
            for(int i=1;i<=n;++i)
            {
                if(node[i].left>tright)
                {
                    num++;
                    tright=node[i].right;
                }
            }
            cout<<"Case "<<t<<": ";
            cout<<num<<endl;
        }
        ++t;
    }
    return 0;
}



### 关于区间选点问题的C++贪心算法实现 #### 问题描述 区间选点问题是经典的贪心算法应用场景之一。其目标是在数轴上选择尽可能少的点,使得这些点可以覆盖所有给定的区间。 #### 算法核心思想 贪心算法的核心在于每次做出局部最优的选择,期望最终达到全局最优的结果。对于区间选点问题,可以通过优先处理右端点较小的区间来减少所需选取的点的数量[^1]。 以下是基于上述原理的一个完整的C++实现: ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 100010; struct Range { int l, r; bool operator<(const Range& W) const { return r < W.r; // 按照区间的右端点升序排列 } } range[N]; int main() { int n; cin >> n; for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> range[i].l >> range[i].r; } // 对区间按照右端点进行排序 sort(range, range + n); int res = 0; // 记录所选点的数量 int ed = -2e9; // 当前已覆盖的最大位置 for (int i = 0; i < n; i++) { if (range[i].l > ed) { // 如果当前区间的左端点大于已覆盖的最大位置 res++; // 增加一个新点 ed = range[i].r; // 更新最大覆盖范围到该区间的右端点 } } cout << res << endl; // 输出最少需要的点数 return 0; } ``` #### 代码解析 1. **结构体定义** 定义了一个`Range`结构体用于存储每个区间的左右边界,并重载了小于运算符`<`以便按右端点从小到大排序[^2]。 2. **输入读取与排序** 输入所有区间并将其按右端点升序排列,这样可以从最小的右端点开始逐步扩展覆盖区域[^4]。 3. **遍历与判断** 使用变量`ed`记录当前已经通过选定的点所能覆盖的最远位置。如果某个区间的左端点超过了这个位置,则说明需要新增一个点来覆盖此区间[^5]。 4. **结果输出** 最终输出所需的最少点数作为答案。 #### 正确性证明 为了验证这种策略的有效性,假设存在一种其他方式可以在某一步获得更优解(即选择了不同的点),但由于我们总是挑选最早结束的区间去更新下一个起点的位置,因此不可能找到比这种方法更好的解决方案[^3]。 --- ###
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