UVALive 7261 Xiongnu's Land

本文介绍了一种通过遍历和二分查找优化的方法,来解决在一个给定的大矩形区域内找到一条垂直分割线,使该线左侧小矩形总面积大于右侧且尽可能接近的问题。文章提供了两种实现方式的代码示例。

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

题目大意:给一个矩形区域的右上角的坐标(R,R)的值R,这个矩形区域的左下角的坐标为(0,0),再在这个矩形区域里面给出n个小矩形,现在求一条垂直于x轴的分割线使得线左右两边的小矩形面积在满足,左>右的情况下尽可能的接近;

思路:统计一下每个点左右两边的值,暴力来解决,遍历一遍就ok了

#include<cstdio>  
#include<cstring>  
#include<algorithm>  
#include<iostream>  
using namespace std;  
typedef long long ll;  
const int maxn=1000000+5;  
ll s[maxn];  
int main()  
{  
    int t;  
    scanf("%d",&t);  
    while(t--)  
    {  
        memset(s, 0, sizeof(s));  
        int r,num;  
        scanf("%d%d",&r,&num);  
        int x,y;  
        ll w, h;  
        ll sum = 0;  
        for(int k=0;k<num;k++)  
        {  
            scanf("%d%d%lld%lld",&x,&y,&w,&h);
            sum+=w*h;
            for(int i=x;i<=x+w-1&&i<=r-1;i++)  
            {
                s[i]+= h;
            }
        }  
        ll tmp = 0;  
        int l,k;  
        for(l = 0; l <= r - 1; l++)  
        {  
            tmp += s[l];  
            if(tmp * 2 >= sum) break;  
        }  
        ll tmp2 = tmp;  
        for(k = l + 1; k <= r - 1; k++)  
        {  
            tmp2 += s[k];  
            if(tmp2 != tmp) break;  
        }  
        printf("%d\n",k);  
    }  
    return 0;  
}  
方法二:优化一下二分来搜索就行了
#include<cstdio>  
#include<cstring>  
#include<iostream>  
#include<algorithm>  
#define debu  
using namespace std;  
const int maxn=1e4+50;  
typedef long long LL;  
struct Node  
{  
    int l,r,h;  
};  
int t,R,n;  
Node a[maxn];  
LL cal(int x)  
{  
    LL sum=0;  
    for(int i=0; i<n; i++)  
        if(a[i].l<x)  
            sum+=(LL)(min(a[i].r,x)-a[i].l)*a[i].h;  
    return sum;  
}  
int main()  
{  
#ifdef debug  
    freopen("in.in","r",stdin);  
#endif // debug  
    scanf("%d",&t);  
    while(t--)  
    {  
        LL sum=0;  
        scanf("%d",&R);  
        scanf("%d",&n);  
        for(int i=0; i<n; i++)  
        {  
            int x,y,w,h;  
            scanf("%d%d%d%d",&x,&y,&w,&h);  
            a[i].l=x,a[i].r=x+w,a[i].h=h;  
            sum+=(LL)w*h;  
        }  
        int l=0,r=R,mid;  
        while(l<r)  
        {  
            mid=(l+r)/2;  
            LL area=cal(mid);  
            if(2*area<sum) l=mid+1;  
            else r=mid;  
        }  
        LL tmp=cal(r);  
        while(cal(r)==tmp&&r<=R) r++;  
        printf("%d\n",r-1);  
    }  
    return 0;  
}  


代码: import json def main(arg:str) -> dict: data = json.loads(arg) texts = "" for obj in data['result']: texts += obj["text"]+'\n' return{ "result":texts } 输入: { "arg": "{\"processing_time\":[0.36608277000050293,0.004631519317626953,0.34434986114501953],\"result\":[{\"confidence\":0.9938459515571594,\"coordinates\":[[242.0,79.0],[547.0,79.0],[547.0,160.0],[242.0,160.0]],\"text\":\"《满江红》\"},{\"confidence\":0.9923016577959061,\"coordinates\":[[295.0,212.0],[507.0,212.0],[507.0,273.0],[295.0,273.0]],\"text\":\"宋一岳飞\"},{\"confidence\":0.9931474455765316,\"coordinates\":[[103.0,401.0],[666.0,401.0],[666.0,450.0],[103.0,450.0]],\"text\":\"怒发冲冠,凭阑处、潇潇雨歇。\"},{\"confidence\":0.988370018345969,\"coordinates\":[[102.0,526.0],[665.0,526.0],[665.0,575.0],[102.0,575.0]],\"text\":\"抬望眼,仰天长啸,壮怀激烈。\"},{\"confidence\":0.9924838840961456,\"coordinates\":[[60.0,651.0],[709.0,653.0],[709.0,699.0],[60.0,697.0]],\"text\":\"三十功名尘与土,八千里路云和月。\"},{\"confidence\":0.9967187259878431,\"coordinates\":[[101.0,773.0],[670.0,776.0],[670.0,824.0],[101.0,822.0]],\"text\":\"莫等闲、白了少年头,空悲切。\"},{\"confidence\":0.9936443045735359,\"coordinates\":[[59.0,900.0],[709.0,900.0],[709.0,949.0],[59.0,949.0]],\"text\":\"靖康耻,犹未雪。臣子恨,何时灭。\"},{\"confidence\":0.9939515265551481,\"coordinates\":[[166.0,1024.0],[604.0,1024.0],[604.0,1073.0],[166.0,1073.0]],\"text\":\"驾长车,踏破贺兰山缺。\"},{\"confidence\":0.9643544852733612,\"coordinates\":[[61.0,1150.0],[708.0,1150.0],[708.0,1196.0],[61.0,1196.0]],\"text\":\"壮志饥餐胡虏肉,笑谈渴饮匈奴血。\"},{\"confidence\":0.99123757651874,\"coordinates\":[[102.0,1274.0],[667.0,1276.0],[667.0,1323.0],[102.0,1321.0]],\"text\":\"待从头、收拾旧山河,朝天阙。\"}]}" } 输出: { "result": "《满江红》\n宋一岳飞\n怒发冲冠,凭阑处、潇潇雨歇。\n抬望眼,仰天长啸,壮怀激烈。\n三十功名尘与土,八千里路云和月。\n莫等闲、白了少年头,空悲切。\n靖康耻,犹未雪。臣子恨,何时灭。\n驾长车,踏破贺兰山缺。\n壮志饥餐胡虏肉,笑谈渴饮匈奴血。\n待从头、收拾旧山河,朝天阙。\n" }
06-05
<think>首先,用户的问题是:“我想了解如何从JSON数据中提取特定字段并拼接成字符串请问如何使用Python解析JSON并将指定字段的值拼接成字符串”。这明确要求从JSON数据中提取特定字段,并将这些字段的值拼接成一个字符串。在系统指令中,我需要:-使用中文回答。-使用行内数学表达式$...$格式,但这里可能不太需要数学表达式,除非用户提到数学相关的内容。用户的问题是关于JSON处理和字符串拼接的,所以可能不需要数学表达式。-独立公式单独成段并使用$$...$$,同样可能不适用。-回答中引用的段落末尾添加引用标识[^n]。-生成相关问题。-结构清晰,逐步解决问题。-保证回答真实可靠。用户提供的引用:-[^1]:Python处理JSON解析错误。-[^2]:从JSON中提取特定字段并打印。-[^3]:SQL中的字符串拼接。-[^4]:Python字符串拼接变量到JSON。-[^5]:Python合并两个JSON字符串。用户上一次的问题在我的历史中是:"参考站内引用:..."但这个似乎是当前消息的一部分,不是真正的历史问题。用户说:"请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答",但在历史记录中,用户的问题是我的系统级指令的示例。用户当前的查询是第一个问题。用户引用了[^2],它展示了如何从JSON中提取字段并输出为字符串,非常相关。我需要参考用户的上一次问题和我的回答,但在这个对话中,还没有上一次问题。在初始设置中,用户提供了这个引用,然后问当前问题。所以我应该基于引用来回答,特别是[^2]。关键参考:-使用`json.loads()`或`json.load()`解析JSON。-从解析后的字典中提取字段。-检查字段是否存在。-拼接字段值为字符串,例如用换行符分隔。用户的直接要求:解析JSON,提取指定字段,拼接成字符串。我的回答结构:1.介绍如何使用Python解析JSON数据。2.演示如何提取特定字段。3.展示如何拼接字段值为字符串。4.添加错误处理(参考[^1])。5.使用代码示例。6.添加引用标识。7.生成相关问题。系统指令要求所有行内数学表达式用$...$,但在这个上下文中,可能不适用。除非用户提到变量,我会尽量避免或只在必要时使用。回答在中文。步骤:-第一步:导入json模块。-第二步:加载JSON字符串或文件。-第三步:解析JSON。-第四步:访问字段。-第五步:拼接。-第六步:错误处理。从引用[^2]中提取:```pythonimportjsonjson_data='''{"data":{"name":"示例名称","url":"http://example.com"}}'''data_dict=json.loads(json_data)data=data_dict["data"]if'name'indataand'url'indata:output_str=f"{data['name']}\n{data['url']}"print(output_str)else:print("Skippeditemduetomissing'name'or'url'")```这可以稍作修改来适应拼接成字符串。用户可能想自定义拼接格式,比如用分隔符。添加错误处理,如[^1]。生成相关问题。最终代码应该以代码块形式出现。引用添加:[^2]已经在示例中,但我需要使用它们。在我的回答中,提到引用时末尾添加标识。</think> 以下是针对您的问题的完整解答:“我想了解如何从JSON数据中提取特定字段并拼接成字符串?请问如何使用Python解析JSON并将指定字段的值拼接成字符串”。我将参考您提供的引用(特别是引用[^2],其中展示了从JSON中提取字段并拼接的示例),以结构化方式逐步解答。整个过程包括解析JSON、提取字段、错误处理和拼接输出,确保代码可靠且易于理解。 ### 步骤详解(使用Python解析JSON并拼接字段值) 1. **导入JSON模块**: - Python内置了`json`模块来处理JSON数据。引用[^2]中展示了如何使用`json.loads()`函数解析JSON字符串为Python字典。 2. **解析JSON数据**: - 使用`json.loads()`解析JSON字符串。如果JSON存储于文件中,则使用`json.load()`加载文件。这一步将JSON转换为Python字典或列表,便于访问字段[^1]。 - 添加错误处理:使用`try-except`块捕获JSON解析错误(如无效格式),参考引用[^1]。 3. **提取特定字段**: - 访问JSON数据(如字典)中的嵌套字段。例如,从键值结构中提取值(如`data['name']`)[^2]。 - 建议先检查字段是否存在,以避免KeyError异常。引用[^2]中使用了`if 'name' in data:`这样的条件判断。 4. **拼接字段值为字符串**: - 使用f-strings或format函数拼接字段值。您可以自定义分隔符(如换行符`\n`、逗号`,`或其他自定义格式),参考引用[^4]中展示的字符串变量拼接技巧。 - 例如,将多个字段值合并为一个字符串:输出格式可以是`字段1值 + 分隔符 + 字段2值`。 5. **完整流程示例代码**: - 下面是一个完整代码示例,基于引用[^2]扩展而来。我添加了错误处理(参考[^1])和自定义拼接选项: ```python import json # JSON字符串示例(您可替换为实际数据) json_str = ''' { "data": { "name": "示例名称", "url": "http://example.com" } } ''' try: # 步骤1: 解析JSON字符串为Python字典 data_dict = json.loads(json_str) # 步骤2: 提取嵌套字段(例如,从"data"键下提取) if "data" in data_dict: data = data_dict["data"] # 步骤3: 检查需要的字段是否存在 fields_to_extract = ["name", "url"] # 指定要提取的字段列表 if all(field in data for field in fields_to_extract): # 步骤4: 拼接字段值(例如,用换行符分隔) output_str = f"{data['name']}\n{data['url']}" # 自定义分隔符:这里用换行符 print(f"拼接结果:\n{output_str}") # 输出拼接后的字符串 else: print("错误: JSON中缺少指定字段!") else: print("错误: 缺少'data'键!") except json.JSONDecodeError as e: print(f"解析JSON时出错: {e}") # 处理解析错误[^1] except Exception as e: print(f"运行时出错: {e}") # 处理其他异常 ``` - **代码解释**: - 定义了要提取的字段列表(如`["name", "url"]`),便于您根据需求修改。 - 使用`all()`函数检查所有指定字段是否存在,避免KeyError。 - 输出字符串使用f-string拼接(参考引用[^4])。 - 运行结果示例: 如果JSON有效且字段存在,输出类似: ``` 示例名称 http://example.com ``` 6. **实用提示**: - **自定义拼接格式**:您可调整`output_str`变量。例如: - 用逗号拼接:`output_str = f"{data['name']}, {data['url']}"` - 添加前缀:`output_str = f"Name: {data['name']}\nURL: {data['url']}"` - **处理JSON文件**:如果JSON在文件中,用`with open('data.json') as f: data_dict = json.load(f)`替代`json.loads()`[^2]。 - **嵌套JSON结构**:对于多层嵌套数据(如引用[^5]中的JSON),使用点操作符或循环提取。例如,`data['nested']['subfield']`。 - **为什么先检查字段**:确保代码健壮性,避免因JSON格式变化导致崩溃,这在API数据提取中很重要[^1][^2]。 ###
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