UVA 10020——Minimal coverage(最小覆盖,贪心问题)

本文介绍了一种经典的贪心算法解决线段覆盖问题的方法。通过将线段按左端点排序并逐步选择能覆盖最远距离的线段,实现用最少数量的线段覆盖指定区间。

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题目大意:先确定一个M, 然后输入 x 组线段的左端和右端,然后让你求出来在所给的线段中能够把【0 ~ M】

                    区域完全覆盖完的最少需要的线段数,并输出这些线段的左右端点

解题思路: 很经典的贪心求最小覆盖的问题,精华部分在于左右端点的变换,不要弄乱了,可以模拟一下,便于理解

具体过程如下:首先对所有的线段按照左端点的位置排序,以要覆盖区间的左端点为开始,然后开始寻找左边小于等于这个要求值,右边大于右侧变化值(开始时左右值相等,然后开始寻找!!!!不断更新右侧的值,因为贪心嘛,想覆盖尽量多的区域)的线段,更新左侧的值,遍历一遍之后记录一下此次遍历覆盖区域最大的那条线段的标号,然后存储起来,然后更新右值(也就是遍历得到的最大的左值),如此循环,知道得到的左值大于M。


代码:

#include<bits/stdc++.h>
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
class Line
{
public:
    int left, right;
    Line():left(0), right(0) {}
    Line(int l, int r): left(l), right(r) {}
};
Line line[100010];
Line need[100010];
bool cmp(Line l1, Line l2)
{
    if(l1.left < l2.left)
        return true;
    else
        return false;
}
int T, M, n;

int solve()
{
    if(line[0].left > 0)
        return 0;
    int rr = 0;
    int t = 0;
    while(rr < M)
    {
        int I;
        int ll = rr;
        for(int i = 0; i < n; i++)
        {
            if(line[i].left <= rr && line[i].right > ll)
            {
                I = i;
                ll = line[i].right;
            }
        }
        //cout << mi << "  ***  " << temp << endl;
        if(rr == ll)
        {
            t = 0;
            break;
        }
        need[t].left = line[I].left; need[t].right = line[I].right;
        t++;
        rr = ll;
    }
    return t;
}

int main()
{
    scanf("%d", &T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d", &M);
        int a, b;
        n = 0;
        while(scanf("%d %d", &a, &b))
        {
            if(a == 0 && b == 0)
                break;
            line[n].left = a; line[n].right = b;
            n++;
        }
        sort(line, line+n, cmp);
        int ans = solve();
        if(ans == 0)
            printf("%d\n", ans);
        else
        {
            printf("%d\n",ans);
            for(int i = 0; i < ans; i++)
            {printf("%d %d\n", need[i].left, need[i].right);
           // if(i != ans-1) printf("\n");
           }
        }
        if(T != 0)
            printf("\n");
    }
    return 0;
}


### 最小圆覆盖问题贪心二分法实现原理 最小圆覆盖问题是计算几何中的经典问题,目标是在给定一组点的情况下,找到一个半径最小的圆,使得所有点都在该圆内或圆周上。虽然贪心算法和二分法不是直接解决这一问题的首选方法,但在某些特定情况下,可以通过结合贪心思想与二分策略来近似求解。 #### 实现原理 1. **二分法的基本思路**: - 假设答案(即最小圆的半径)在某个范围内,例如从0到最大可能的距离。 - 通过不断缩小范围,逐步逼近最优解。 - 在每一步中,选择一个中间值作为假设的半径,并判断是否存在一个圆可以覆盖所有点且半径不大于该值。 2. **贪心思想的引入**: - 贪心策略通常用于快速构造满足条件的候选解。 - 在二分过程中,当尝试一个中间半径时,可以使用贪心方法快速判断是否能够覆盖所有点。 3. **具体步骤**: - 设定初始搜索范围:`low = 0`,`high = max_distance`(其中`max_distance`是任意两个点之间的最大距离)。 - 进行二分查找: - 计算中间半径 `mid = (low + high) / 2`。 - 使用贪心方法检查是否存在一个半径为 `mid` 的圆能够覆盖所有点。 - 如果存在,则更新 `high = mid`;否则,更新 `low = mid`。 - 当达到预定精度后,输出最终结果。 4. **贪心判断方法**: - 随机选取一个点作为圆心,尝试将其他点放入圆内。 - 如果发现某点无法被当前圆覆盖,则调整圆心位置,使其尽可能覆盖更多点。 - 重复此过程直到所有点都被覆盖或达到最大迭代次数。 #### 示例代码 以下是一个简化版的实现示例,展示了如何结合贪心思想与二分法来解决最小圆覆盖问题: ```python import math def is_covered(points, radius): # 贪心方法:随机选取一个点作为圆心,尝试覆盖所有点 for point in points: cx, cy = point covered = True for px, py in points: if math.hypot(px - cx, py - cy) > radius: covered = False break if covered: return True return False def minimal_enclosing_circle(points): # 初始范围设定 low = 0 high = max(math.hypot(p1[0] - p2[0], p1[1] - p2[1]) for p1 in points for p2 in points) # 设置精度 eps = 1e-6 while high - low > eps: mid = (low + high) / 2 if is_covered(points, mid): high = mid else: low = mid return high # 示例输入 points = [(0, 0), (1, 1), (2, 2)] result = minimal_enclosing_circle(points) print(f"最小圆的半径为: {result}") ``` #### 注意事项 - 上述代码仅为简化示例,实际应用中需要更复杂的贪心策略和优化。 - 精度设置对结果影响较大,需根据具体需求调整。 - 该方法适用于小规模数据集,对于大规模数据可能需要进一步优化。
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