LA 3695 Distant Galaxy (部分枚举+扫描法)

探讨了在平面上给定n个点时如何寻找边界上包含最多点的矩形,通过枚举上下界并使用扫描法降低时间复杂度至O(n^3),介绍了具体的实现算法及代码。

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

LA 3695 Distant Galaxy

题目大意:

一个平面上给出n(1<=n<=100)个点,找到一个矩形,使得矩形边界上的点最多.

题目分析:

若采用最简单的暴力,枚举四条边界位置+统计答案,时间复杂度为O(n^5).
若采用部分枚举思想,只O(n^2)枚举上下界,那么可以采用扫描法O(n),总时间复杂度为O(n^3),可行.
对于已确定的上下界ymin和ymax.需要用到三个数组lft,on,on2.lft[i]表示i号竖线以左(不包括当前i号竖线)在ymin和ymax上的点个数;on[i]表示i号竖线上点个数,但不包括ymin和ymax上的点;on2[i]与on[i]类似,也是表示i号竖线上的点个数,但是要包括ymin和ymax上的点.然后采用扫描法计算出当前情况下的最优解.

代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>

using namespace std;

const int maxn=100+10;

struct Point {
    int x,y;
    bool operator < (const Point& rhs) const {
        return x<rhs.x;
    }
    void input() {
        scanf("%d%d",&x,&y);
    }
}P[maxn];

int y[maxn],n;//y 所有点的纵坐标,用于离散化 
int lft[maxn],on[maxn],on2[maxn];
//在部分枚举确定上下界后 lft[i]表示i号竖线以左(不包括i)在边界上的点个数 
//on[i]表示i号竖线上点个数,不包括上下界上的点 on2[i]与on[i]类似,但是要包括上下界上的点 

int solve()
{
    sort(P,P+n); 
    sort(y,y+n); 
    int k=unique(y,y+n)-y,ans=0;//纵坐标离散 
    if(k<=2) return n;//若y只有两种,一定可以全部取完 
    for(int i=0;i<k;i++)
        for(int j=i+1;j<k;j++) {
            int ymin=y[i],ymax=y[j],m=0;
            for(int p=0;p<n;p++) {//找到所有竖线,递推更新lft,on,on2 
                if(p==0||P[p].x!=P[p-1].x) {//新的竖线 
                    ++m;
                    on[m]=on2[m]=0;
                    lft[m]=lft[m-1]+on2[m-1]-on[m-1];//lft[m]是不包括m竖线的 
                }
                if(P[p].y>ymin&&P[p].y<ymax) ++on[m];//on和on2的区别 
                if(P[p].y>=ymin&&P[p].y<=ymax) ++on2[m];
            }
            if(m<=2) return n;//若x只有两种,一定可以全部取完 
            int maxs=0;//maxs=max{on[p]-lft[p]|1<=p<=m} 即maxs表示左边的最大值 
            for(int p=1;p<=m;p++) { 
                ans=max(ans,lft[p]+on2[p]+maxs);
                maxs=max(maxs,on[p]-lft[p]);
            }
        }
    return ans;
}

int main()
{
    int kase=0;
    while(scanf("%d",&n)==1&&n) {
        for(int i=0;i<n;i++) P[i].input(),y[i]=P[i].y;
        printf("Case %d: %d\n",++kase,solve());
    }
    return 0;
}
<think>好的,用户想了解在编程或技术背景下“distant”相关的概念或用法。首先,我需要回忆一下在计算机科学和信息技术中常见的包含“distant”的术语或概念。可能的方面包括网络通信中的距离、分布式系统、远程操作相关的技术,或者算法中的距离度量等。 首先想到的是“远程过程调用”(Remote Procedure Call, RPC),这里的“远程”对应distant,指调用不同地址空间(通常在不同机器上)的过程或函数。另外,“分布式计算”(Distributed Computing)也涉及多台计算机协同工作,可能分布在不同的地理位置,这也是distant的一种体现。 接着是网络方面的术语,比如“延迟”(Latency),即数据从一点传输到另一点的时间,这可能涉及到地理距离的影响,比如远距离通信中的延迟问题。还有“地理分布式系统”(Geographically Distributed Systems),例如内容分发网络(CDN),通过将服务器部署在全球各地来减少用户访问的延迟。 在数据结构和算法中,可能有“编辑距离”(Edit Distance)或“汉明距离”(Hamming Distance),这些用于衡量两个字符串之间的差异程度。虽然这里的distance不一定指物理距离,但属于技术中的距离概念。 此外,还有“远程终端”(Remote Terminal)或“远程桌面”(Remote Desktop),这些技术允许用户访问和控制位于远端的计算机,属于distant的应用场景。 需要确认这些术语的正确性,例如RPC确实涉及远程调用,分布式系统的定义是否符合用户需求。同时,考虑用户可能的深层需求,比如他们是否在寻找特定的技术实现,或者想了解相关概念的应用场景。还要注意用户提供的引用中的“module”和“protocol implementation”,可能引导到模块化或协议相关的远程通信技术。 最后,要确保回答的结构清晰,涵盖不同技术领域中的distant应用,并生成相关问题,帮助用户进一步探索。同时,检查是否有遗漏的重要概念,如物联网中的远程传感器、云计算中的远程服务等,确保覆盖全面。</think>在编程或技术语境中,“distant”通常与远程通信、分布式系统或空间/逻辑距离相关的概念相关。以下是几个关键方向: ### 1. **远程过程调用(RPC)** - 允许程序调用另一个地址空间(通常是另一台机器)的函数或方法,例如 gRPC[^1]。其核心是隐藏网络通信细节,使远程调用像本地调用一样。 - 示例代码片段: ```python # 使用 gRPC 的简单客户端调用 import grpc channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051') stub = helloworld_pb2_grpc.GreeterStub(channel) response = stub.SayHello(helloworld_pb2.HelloRequest(name='Alice')) ``` ### 2. **分布式系统(Distributed Systems)** - 系统组件分布在多个物理或逻辑节点上,通过消息传递协作,例如: - **分布式数据库**:如 Cassandra,数据分片存储在不同节点。 - **区块链**:节点通过共识算法达成一致性。 ### 3. **网络延迟与地理距离** - 远距离通信需处理信号传播延迟(如跨洋光缆延迟约 60ms/1000km),影响协议设计(如 TCP 拥塞控制)。 ### 4. **距离度量算法** - **编辑距离(Edit Distance)**:衡量字符串差异,用于拼写检查。 $$ \text{edit\_distance}(s, t) = \min\{ \text{插入}, \text{删除}, \text{替换} \} $$ - **欧氏距离(Euclidean Distance)**:用于机器学习聚类(如 K-means): $$ d(\mathbf{p}, \mathbf{q}) = \sqrt{\sum_{i=1}^n (p_i - q_i)^2} $$ ### 5. **远程设备控制** - 如 IoT 中通过 MQTT 协议控制远距离传感器: ```python import paho.mqtt.client as mqtt client = mqtt.Client() client.connect("broker.hivemq.com", 1883) client.publish("sensor/temperature", "25°C") ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值