SGU 319 Kalevich Strikes Back(线段树+扫描线)

本文介绍了一种使用线段树的数据结构来解决由多个矩形划分平面产生的区域面积计算问题的方法。通过扫描线技术和构建关系树,有效地判断了矩形之间的包含关系,并最终计算出每个独立区域的面积。

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题意:给出若干个矩形,不相交,但是可能包含,这样整个平面被这n个矩形切割成n+1个部分,输出这n+1个部分的面积。

http://acm.sgu.ru/problem.php?contest=0&problem=319

所谓的线段树入门题,果然我只是入门水平。
通过扫描线,线段树记录一下区间覆盖,然后就能判断矩形的包含关系,通过关系就可以建立出一棵关系树。
然后遍历一下这棵树就行了。  
开始一直不太会记录,如果插入的边权值为负,也就是矩形的上边。这样区间应该覆盖哪条边。。。233333

一直以为需要记录整个区间的历史覆盖信息,其实只需要通过我们之前得到的关系,覆盖他的父节点就行了。 


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <vector>
#define LL long long
#define lson step<<1
#define rson step<<1|1
using namespace std;
const int N=60005;
struct Frames{
    int x1,y1,x2,y2;
    Frames(){}
    Frames(int _x1,int _y1,int _x2,int _y2){
        x1=_x1,y1=_y1,x2=_x2,y2=_y2;
    }
}frames[N];
struct Scanning_line{
    int y,x1,x2,id;
    Scanning_line(){}
    Scanning_line(int _y,int _x1,int _x2,int _i){
        y=_y,x1=_x1,x2=_x2,id=_i;
    }
    bool operator<(const Scanning_line s)const{
        return y<s.y;
    }
}line[N<<1];
struct Segment_tree{
    int left,right;
    int cover;
}L[N<<3];
int n,w,h,x[N<<1],tot=0;
vector<int>edge[N];
int pre[N];
void bulid(int step,int l,int r){
    L[step].left=l;
    L[step].right=r;
    L[step].cover=0;
    if(l==r) return ;
    int m=(l+r)>>1;
    bulid(lson,l,m);
    bulid(rson,m+1,r);
}
void push_down(int step){
    if(L[step].cover!=-1){
        L[lson].cover=L[rson].cover=L[step].cover;
        L[step].cover=-1;
    }
}
int query(int step,int l,int r){
    if(L[step].cover!=-1)
        return L[step].cover;
    int m=(L[step].left+L[step].right)>>1;
    push_down(step);
    if(r<=m) return query(lson,l,r);
    else if(l>m) return query(rson,l,r);
    else return query(lson,l,m);
}
void update(int step,int l,int r,int id){
    if(L[step].left==l&&L[step].right==r){
        if(id<0){
            L[step].cover=pre[abs(id)];
        }
        else{
            L[step].cover=id;
        }
        return ;
    }
    push_down(step);
    int m=(L[step].left+L[step].right)>>1;
    if(r<=m) update(lson,l,r,id);
    else if(l>m) update(rson,l,r,id);
    else{
        update(lson,l,m,id);
        update(rson,m+1,r,id);
    }
}
LL area[N];
void dfs(int u){
    for(int i=0;i<edge[u].size();i++){
        int v=edge[u][i];
        area[u]-=area[v];
        dfs(v);
    }
}
int main(){
    scanf("%d%d%d",&n,&w,&h);
    frames[0]=Frames(0,0,w,h);
    area[0]=(LL)w*h;
    for(int i=0;i<n;i++){
        int x1,x2,y1,y2;
        scanf("%d%d%d%d",&x1,&y1,&x2,&y2);
        if(x1>x2) swap(x1,x2);
        if(y1>y2) swap(y1,y2);
        line[i*2]=Scanning_line(y1,x1,x2,i+1);
        line[i*2+1]=Scanning_line(y2,x1,x2,-(i+1));
        x[tot++]=x1;
        x[tot++]=x2;
        frames[i+1]=Frames(x1,y1,x2,y2);
        area[i+1]=(LL)(x2-x1)*(y2-y1);
    }
    x[tot++]=0;x[tot++]=w;
    sort(x,x+tot);
    tot=unique(x,x+tot)-x;
    bulid(1,0,tot-1);
    sort(line,line+2*n);
    for(int i=0;i<2*n;i++){
        line[i].x1=lower_bound(x,x+tot,line[i].x1)-x;
        line[i].x2=lower_bound(x,x+tot,line[i].x2)-x;
        if(line[i].id>0){
            pre[line[i].id]=query(1,line[i].x1,line[i].x2);
            edge[pre[line[i].id]].push_back(line[i].id);
        }
        update(1,line[i].x1,line[i].x2,line[i].id);
    }
    dfs(0);
    sort(area,area+n+1);
    for(int i=0;i<=n;i++)
        printf("%lld%c",area[i],i==n?'\n':' ');
    return 0;
}


内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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