AcWing 121.赶牛入圈

农夫约翰希望为他的奶牛们建立一个畜栏。

这些挑剔的畜生要求畜栏必须是正方形的,而且至少要包含 CC 单位的三叶草,来当做它们的下午茶。

畜栏的边缘必须与 X,YX,Y 轴平行。

约翰的土地里一共包含 NN 单位的三叶草,每单位三叶草位于一个 1×11×1 的土地区域内,区域位置由其左下角坐标表示,并且区域左下角的 X,YX,Y 坐标都为整数,范围在 11 到 1000010000 以内。

多个单位的三叶草可能会位于同一个 1×11×1 的区域内,因为这个原因,在接下来的输入中,同一个区域坐标可能出现多次。

只有一个区域完全位于修好的畜栏之中,才认为这个区域内的三叶草在畜栏之中。

请你帮约翰计算一下,能包含至少 CC 单位面积三叶草的情况下,畜栏的最小边长是多少。

输入格式

第一行输入两个整数 CC 和 NN。

接下来 NN 行,每行输入两个整数 XX 和 YY,代表三叶草所在的区域的 X,YX,Y 坐标。

同一行数据用空格隔开。

输出格式

输出一个整数,代表畜栏的最小边长。

数据范围

1≤C≤5001≤C≤500,
C≤N≤500C≤N≤500

输入样例:
3 4
1 2
2 1
4 1
5 2
输出样例:
4

//为什么离散化,因为x,y的值为10000,我们要用到前缀和,那么我们会出现两次循环,时间复杂度就会
//是10的8次方,很有可能超时,所以要离散化,离散化后我们只会用到500个坐标
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>

using namespace std;

typedef pair<int,int>PII;

const int N=1010;
PII points[N]; 
int sum[N][N]; //二维数组
vector<int>numbers;
int n,C;


//返回相对位置
int get(int x)
{
    int l=0,r=numbers.size()-1;
    while(l<r)
    {
        int mid=l+r>>1;
        if(numbers[mid]>=x) r=mid;
        else l=mid+1;
    }
    return r;
}

bool check(int len)
{
    //首先我们肯定要用二维前缀和去算点数,平常的用法是sun[x2][y2]+sum[x1][y1]-sum[x2][y1-1]
    //-sum[x1-1][y2],这里面的x1,并不在正方行里
    for(int x1=0,x2=1;x2<numbers.size();x2++)
    {
        while(numbers[x2]-numbers[x1+1]+1>len) x1++;//保证x1在正方形外面,同时也保证了是个正方形
        //+1,就好比,3-1是2但是我们会用到123,3个数
        for(int y1=0,y2=1;y2<numbers.size();y2++)
        {
            while(numbers[y2]-numbers[y1+1]+1>len) y1++;
            if(sum[x2][y2]+sum[x1][y1]-sum[x1][y2]-sum[x2][y1]>=C) 
            return true;
        }
    }
    return false;
}
int main()
{
    cin>>C>>n;
    numbers.push_back(0);  
    //由于用到相对位置,那么我们可以提前放个0,避免前缀和出现数组越界
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        int x,y;
        cin>>x>>y;
        points[i]={x,y};
        numbers.push_back(x);
        numbers.push_back(y);
    }
    
    sort(numbers.begin(),numbers.end());
    numbers.erase(unique(numbers.begin(),numbers.end()),numbers.end());
    //塑造二位前缀数组
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        int x=get(points[i].first),y=get(points[i].second);
        sum[x][y]++;
    }
    
    for(int i=1;i<numbers.size();i++)
      for(int j=1;j<numbers.size();j++)
      {
          sum[i][j]+=sum[i-1][j]+sum[i][j-1]-sum[i-1][j-1];
      }
      
    int l=1,r=10000;//正方形的长度
    while(l<r)
    {
        int mid=l+r>>1;
        if(check(mid)) r=mid;
        else l=mid+1;
    }
    
    cout<<r<<endl;
}

 

### 问题分析 Acwing 4925. 干衣机 是一道典型的二分答案题目,主要涉及对时间的优化判断。题意大致如下: - 给定一个洗衣机,它在每单位时间可以处理一件衣服。 - 每件衣服有一个初始湿度值。 - 在每一单位时间中,可以选择一件衣服将其放洗衣机中脱水(湿度减少1),其余衣服的湿度也会自然减少1(但不能低于0)。 - 要求计算将所有衣服的湿度降到0所需的最短时间。 为了解决这个问题,需要结合贪心策略与二分查找技术来优化时间复杂度。 ### 解题思路 #### 1. 二分查找时间范围 由于目标是找到“最短时间”,可以采用二分法来尝试不同的时间值 `t`,并验证是否可以在该时间内完成任务。 - 最小时间为 `max(a)`(即所有衣服中最高峰值,若不考虑其他衣服自然干燥的情况) - 最大时间上限可以设定为最大湿度值加上衣服总数的影响。 #### 2. 验证函数设计 对于给定的时间 `t`,我们需要判断是否能在此时间内使所有衣服湿度归零。 具体来说: - 对于某件衣服湿度 `a[i]`,如果 `a[i] > t`,则必须至少手动操作 `a[i] - t` 次才能让其湿度降为0。 - 所有这些操作次数之和应小于等于 `t`,因为每单位时间只能操作一次。 #### 3. 实现代码 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; bool check(const vector<int>& a, int t) { long long need = 0; for (int x : a) { if (x > t) { need += x - t; } } return need <= t; } int main() { int n; cin >> n; vector<int> a(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> a[i]; } int left = 0, right = 1e9; while (left < right) { int mid = (left + right) / 2; if (check(a, mid)) { right = mid; } else { left = mid + 1; } } cout << left << endl; return 0; } ``` ### 复杂度分析 - 时间复杂度:`O(n log M)`,其中 `n` 是衣服数量,`M` 是最大可能时间上限(约 `1e9`)。 - 空间复杂度:`O(1)`,仅使用常数额外空间。 ### 总结 本题通过二分法快速逼近最优解,并在每次判断中使用线性扫描验证可行性,是一种高效且常见的算法组合应用。 ---
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