矩形(图论算法)

Description

在一个平面上有n个矩形。每个矩形的边都平行于坐标轴并且都具有值为整数的顶点。我们用如下的方式来定义块。 
 每一个矩形都是一个块。 
 如果两个不同的矩形有公共线段,那么它们就组成了一个新的块来覆盖它们原来的两个块。 
例子: 
在图1中的矩形组成了两个不同的块。 
矩形(图论算法) 
写一个程序: 
 从文件PRO.IN中读入矩形的个数以及它们的顶点。 
 找出这些矩形形成的不同的块的个数。 
 将结果写入文件PRO.OUT。 

Input

在输入文件PRO.IN的第一行又一个整数n,1 <= n <=7000,表示矩形的个数。接下来的n行描述矩形的顶点,每个矩形用四个数来描述:左下顶点坐标(x,y)与右上顶点坐标(x,y)。每个矩形的坐标都是不超过10000的非负整数。

Output

在文件PRO.OUT的第一行应当仅有一个整数---表示由给定矩形组成的不同的块的个数。

Sample Input


0 3 2 6 
4 5 5 7 
4 2 6 4 
2 0 3 2 
5 3 6 4 
3 2 5 3 
1 4 4 7 
0 0 1 4 
0 0 4 1

 

Sample Output

 

2


解题思路:先读入数据,用二维数组储存,用并差集的思想,如果两个图形有重合或者是贴合在一起,就更改它的编号,最后输出编号未被更改过的个数即可。


程序:
var
  a:array[1..10000,1..4] of longint;
  p:array[1..10000] of longint;
  n,i,j,t1,t2,ans:longint;

function find(x:longint):longint;
  var
    y:longint;
  begin
    y:=x;
    while p[y]<>0 do
      y:=p[y];
    find:=y;
end;

function check(i,j:longint):boolean;
  begin
    if (a[i,3]
    if (a[i,4]
    if ((a[i,3]=a[j,1])or(a[j,3]=a[i,1]))and((a[i,4]=a[j,2])or(a[j,4]=a[i,2])) then exit(false);
    exit(true);
end;

begin
  readln(n);
  for i:=1 to n do
    for j:=1 to 4 do
      read(a[i,j]);
  for i:=1 to n-1 do
    begin
      t1:=find(i);
      for j:=i+1 to n do
        if check(i,j) then
          begin
            t2:=find(j);
            if t1<>t2 then p[t2]:=t1;
          end;
    end;
  for i:=1 to n do
    if p[i]=0 then inc(ans);
  writeln(ans);
end.


版权属于: Chris
原文地址: http://blog.sina.com.cn/s/blog_83ac6af80102v444.html
转载时必须以链接形式注明原始出处及本声明。
矩形电池算法通常涉及到如何优化电池布局、电量分配以及能量管理的问题。这类问题可以出现在多种场景下,例如电动车的能量管理系统 (BMS) 或者储能设备中的电池模块布置。 ### 简单案例分析 假设我们有一个由若干个矩形电池组成的系统,并希望解决以下几种常见问题之一: #### 1. **最大化利用空间** 给定一块面积有限的空间区域 S 和 N 块大小各异的矩形电池 {A₁, A₂,...,An},目标是以最优的方式将所有或部分电池入该区域内,使得总面积利用率最高。 解决方案可以采用动态规划(Dynamic Programming)、贪心算法(Greedy Algorithm)或者其他组合数学模型来求解最佳排列方式。 #### 2. **负载均衡** 如果每块电池有不同的容量值 Ci ,我们需要设计一种调度策略,在电过程中保证各单元间的电压差最小化,避免因个别元件过早失效而影响整体性能。 这里可以用到图论中的流网络理论建模:把每个节点视为一个独立电源池,边表示连接路径及其电阻特性;然后通过调整电流方向和强度达到全局稳定状态。 #### 范例伪代码示例 - 使用DFS遍历搜索所有可能排布情况并记录最大填充比例: ```python def dfs(current_area, remaining_batteries): if not remaining_batteries: # 当前无待处理电池则返回结果 return current_area max_filled = float('-inf') for i in range(len(remaining_batteries)): battery_size = remaining_batteries[i] new_remaining = remaining_batteries[:i] + remaining_batteries[(i+1):] filled = try_add_battery_to_space(battery_size) result = dfs(filled, new_remaining) if result > max_filled: max_filled = result return max_filled # 主函数入口调用 best_ratio = dfs(initial_empty_space(), all_available_rectangles()) print("Best Space Utilization:", best_ratio / total_capacity) ``` ---
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