该博客介绍了如何解决平面内等腰直角三角形的面积并问题。针对n（<=1w）个三角形，提出了两种方法：圆面积并和矩形面积并。由于n值较大，直接应用矩形面积并的方法会面临效率问题。为了解决这个问题，博主提出了一种特殊的扫描法，利用数组和双向链表，实现了100w*K的复杂度（K<=n），并给出了随机数据下的优化策略和简洁代码实现。
题目描述：平面内给定n(<=1w)个直角在左下边平行于坐标轴的等腰直角三角形，求它们的面积并。
输入：n个三角形的左下坐标、直角边长。
输出：面积并大小
（Ps：坐标均为0~100w之间的整数）
求解面积并类问题一般有两种方法：
1.剖分分析 ——圆面积并
2.扫描法 ——矩形面积并
这题初看和矩形面积并很像，对所有关键点设置剖分线后，扫描一遍，用线段树维护即可。
不过麻烦在于，n最多有1w，求交点就需要n^2的时间，并且扫描线上的线段事件也没有矩形那么好处理。
注意到坐标范围只有100w，且都是整数，于是得到另一种扫描法：
数据结构：
用数组ar[]表示当前扫描线，ar[i]记录i位置被多少线段覆盖。
按y排序后的三角形列表。
双向链表保存扫描线上的三角形。
算法过程：
水平扫描线从下往上移动。
利用双向链表里的三角形信息，每次移动时将所有ar[三角形右端位置]--，判断并处理阵亡三角形。
ans += （last_len + now_len）/2 （梯形面积公式）
在对应时刻从排序数组中添加三角形底边。
100w*K的复杂度，K<=n，在随机数据面前稍加优化就成功水过了。代码也非常简单。
Code：
#includ
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