CDOJ 1170 红与蓝 (几何+二分+枚举)

本文介绍了一种高效算法,用于解决平面上红蓝点对间的最短距离问题。通过对点集进行特定排序和使用二分查找缩小搜索范围,避免了O(N^2)的复杂度,大幅提升了计算效率。

红与蓝

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平面上有N个红点和N个蓝点,求红点到蓝点的最近距离

Input

第一行为一个整数N 1N1000001≤N≤100000 接下来第N行每行两个整数xi,yi,表示第i个红点的坐标
接下来第N行每行两个整数xi,yi,表示第i个蓝点的坐标(1x,y1000001≤x,y≤100000)

Output

红点到蓝点的最短距离

Sample input and output

Sample Input Sample Output
4
0 0
0 1
1 0
1 1
2 2
2 3
3 2
3 3
1.414

题解:这道题通过观察数据,可以发现,如果O(N^2)的枚举点,求最短距离一定会TLE的,所以我们不能O(N^2)的枚举,需要缩小一定范围,我这里缩小的方法是二分查找红色点在蓝色点集合中的位置(蓝色点以y优先和x优先进行两次排序),分别找到对应的位置,这样一来我们的范围就可以围绕找到的中心来选取,我选择的是左右各60,然后枚举每个A点即可。

代码如下:
#include <iostream>
#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

struct point
{
    long long x;
    long long y;
};
point a[100005],a1[100005];
point b[100005],b1[100005];

bool cmp1(point a,point b)
{
    if(a.x==b.x)
        return a.y<b.y;
    return a.x<b.x;
}

bool cmp2(point a,point b)
{
    if(a.y==b.y)
        return a.x<b.x;
    return a.y<b.y;
}

int find1(int l,int r,point *a,point b)
{
    //int l=0;
    //int r=n-1;
    if(l==r)
        return l;
    int mid=(l+r)/2;
    if(a[mid].x<b.x||(a[mid].x==b.x&&a[mid].y<=b.y))
        return find1(mid+1,r,a,b);
    else
        return find1(l,mid,a,b);
}
int find2(int l,int r,point *a,point b)
{
    //int l=0;
    //int r=n-1;
    if(l==r)
        return l;
    int mid=(l+r)/2;
    if(a[mid].y<b.y||(a[mid].y==b.y&&a[mid].x<=b.x))
        return find1(mid+1,r,a,b);
    else
        return find1(l,mid,a,b);
}

int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++){
        scanf("%lld %lld",&a[i].x,&a[i].y);
        //a1[i]=a[i];
    }
    for(int i=0;i<n;i++){
        scanf("%lld %lld",&b[i].x,&b[i].y);
        b1[i]=b[i];
    }
    sort(b,b+n,cmp1);
    sort(b1,b1+n,cmp2);
    long long ans=100000000000000;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        int x1=find1(0,n-1,b,a[i]);
        int y1=find2(0,n-1,b1,a[i]);
        //cout<<x1<<y1<<endl;
        for(int j=max(0,x1-60);j<=min(x1+60,n-1);j++){
            ans=min((b[j].x-a[i].x)*(b[j].x-a[i].x)+(b[j].y-a[i].y)*(b[j].y-a[i].y),ans);
        }
        for(int j=max(0,y1-60);j<=min(y1+60,n-1);j++)
            ans=min((b1[j].x-a[i].x)*(b1[j].x-a[i].x)+(b1[j].y-a[i].y)*(b1[j].y-a[i].y),ans);
    }
    printf("%.3f\n",sqrt((double)ans));
    return 0;
}


### CDOJ 300 木杆上的蚂蚁 #### 题目描述 题目涉及若干只蚂蚁在一个长度为 \( L \) 的水平木杆上移动。每只蚂蚁初始位置方向已知,当两只蚂蚁相遇时会立即掉头反向行走。目标是计算所有蚂蚁最终离开木杆的时间以及它们的顺序。 --- #### 解决方案概述 该问题的核心在于模拟蚂蚁的行为并处理碰撞事件。尽管表面上看起来需要复杂的碰撞检测逻辑,但实际上可以通过一种巧妙的方式简化问题:假设蚂蚁在碰撞时不改变方向,则可以忽略碰撞的影响[^2]。因此,只需关注每只蚂蚁到达木杆两端所需时间即可。 以下是解决问题的主要思路: 1. **输入解析** 输入数据包括测试用例数量 \( T \),每个测试用例包含木杆长度 \( L \) 蚂蚁的数量 \( N \)。对于每只蚂蚁,记录其初始位置移动方向(左或右)。 2. **时间顺序计算** 对于每只蚂蚁: - 如果它朝左移动,则离木杆左侧的距离为其当前位置; - 如果它朝右移动,则离木杆右侧的距离为 \( L - \text{当前蚂蚁的位置} \)。 将这些距离存储下来,并按升序排列以确定蚂蚁离开木杆的顺序。 3. **输出结果** 输出每只蚂蚁离开木杆的时间及其编号。 --- #### Python 实现代码 以下是一个完整的 Python 实现: ```python t = int(input()) # 测试用例数量 for case in range(1, t + 1): n, l = map(int, input().split()) # 蚂蚁数量木杆长度 ants = [] for _ in range(n): idx, pos, direction = input().split() idx = int(idx) pos = int(pos) if direction == 'L': time_to_fall = pos # 到达左边所需时间 else: time_to_fall = l - pos # 到达右边所需时间 ants.append((time_to_fall, idx)) # 按照掉落时间排序 sorted_ants_by_time = sorted(ants, key=lambda x: x[0]) # 提取原始索引以便后续匹配 original_indices = list(range(len(sorted_ants_by_time))) # 打印结果 print(f"Case #{case}:") for ant_index in original_indices: print(sorted_ants_by_time[ant_index][1], end=" ") print() ``` --- #### 关键解释 1. **碰撞不影响总时间** 假设蚂蚁在碰撞时不改变方向,则整个过程中的最大时间为任意一只蚂蚁到最近端的最大距离。这使得我们可以跳过复杂的状态更新操作[^2]。 2. **效率优化** 使用内置函数 `sorted` 可以高效完成排序任务,算法整体复杂度为 \( O(N \log N) \)。 3. **边界条件** 特殊情况包括仅有一只蚂蚁的情况或者所有蚂蚁都朝同一方向移动的情形。程序应能正确处理此类场景。 ---
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