hdu 1542 Atlantis(线段树,扫描线)

链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1542

题意:n个矩阵,给出每个矩阵的左下和右上两个点的坐标,求出所有矩形总的覆盖面积。


扫描线问题,因为坐标是浮点型,那就必须把坐标离散化,我这直接上map了。

再来就是求这个面积的方式了:我这是向y轴映射,那么就保存每一条竖线,包扩该条竖线的x坐标,上下两个y坐标,还有用lr保存这条竖线是左边(1)那条还是右边(-1)那条,然后将所有的竖边按x从小到大排序,再一条一条地插入。看图:


先插入第一条竖边A1A2,再查询整棵数被覆盖的长度dy(即求出y坐标之差),这时候dy*(下一条边的x-插入这的条边的x)就等于第一部分的面积,以此类推。

插入A1A2可以求第一部分面积

插入B1B2可以求第二部分面积

插入C1C2可以求第三部分面积

最后一条不用插入

还有用1和-1标识左右边在这里也能看出来,当插入C1C2的时候,-1和插入A1A2时的1相抵消,表示这个区间不再覆盖,就避免了后面再计算时错误判断dy的值。

代码:

#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<map>
#define MAXN 1050
using namespace std;
struct ele
{
	double x,yu,yd;
	int lr;
	bool operator < (ele t) const
	{
		return x<t.x;
	}
}a[MAXN*2];
struct node
{
	int l,r;
	int cover;
}t[MAXN*5];
double yy[MAXN*2];
void construct(int l,int r,int p)
{
	t[p].l=l,t[p].r=r,t[p].cover=0;
	if(r-l<=1) return ;
	int m=(l+r)>>1;
	construct(l,m,p*2);
	construct(m,r,p*2+1);
}
void modify(int l,int r,int val,int p)
{
	if(t[p].l==l&&t[p].r==r)
	{
		t[p].cover+=val;
		return ;
	}
	int m=(t[p].l+t[p].r)>>1;
	if(r<=m)
		modify(l,r,val,p*2);
	else if(l>=m)
		modify(l,r,val,p*2+1);
	else
	{
		modify(l,m,val,p*2);
		modify(m,r,val,p*2+1);
	}
}
void query(double &ans,int p)
{
	if(t[p].cover)
	{
		ans+=yy[t[p].r]-yy[t[p].l];
		return ;
	}
	else if(t[p].r-t[p].l>=1)
	{
		t[p*2].cover+=t[p].cover,t[p*2+1].cover+=t[p].cover;
		query(ans,p*2);
		query(ans,p*2+1);
		t[p*2].cover-=t[p].cover,t[p*2+1].cover-=t[p].cover;
	}
}
int main()
{
	int n,i,j,cas=1;
	double x1,x2,y1,y2;
	map<double,int> hash;
	while(scanf("%d",&n)&&n)
	{
		for(i=1,j=1;i<=n;i++,j+=2)
		{
			scanf("%lf%lf%lf%lf",&x1,&y1,&x2,&y2);
			a[j].x=x1,a[j].yd=y1,a[j].yu=y2;
			a[j].lr=1;
			a[j+1].x=x2,a[j+1].yd=y1,a[j+1].yu=y2;
			a[j+1].lr=-1;
			yy[j]=y1,yy[j+1]=y2;
		}
		sort(a+1,a+1+n*2);
		sort(yy+1,yy+1+2*n);
		int up=unique(yy+1,yy+1+2*n)-yy-1;
		for(i=1;i<=up;i++)
			hash[yy[i]]=i;
		double res=0,dy;
		construct(1,up,1);
		for(i=1;i<2*n;i++)
		{
			dy=0;
			modify(hash[a[i].yd],hash[a[i].yu],a[i].lr,1);
			query(dy,1);
			res+=dy*(a[i+1].x-a[i].x);
		}
		printf("Test case #%d\n",cas++);
		printf("Total explored area: %.2lf\n\n",res);
	}
	return 0;
}


<think> 嗯...用户这次问的是扫描线算法中线段树是否动态开点。看来用户正在学习计算几何的高级数据结构应用,可能是个OI选手或者算法爱好者。 从用户引用的两篇文献来看,第一篇详细描述了扫描线配合线段树矩形面积并的标准流程,第二篇则涉及矩形覆盖最大点数的变种问题。用户能提出"动态开点"这样的专业术语,说明已经对线段树的常见优化方式有所了解。 关于动态开点问题,需要分场景讨论:在标准的离散化扫描线中,由于横坐标已离散化为固定区间,线段树可以预先建树无需动态开点;但在处理浮点数或值域过大的情况时,动态开点就成为必要选择。这个区别很关键,用户可能正在处理特殊场景才会这么问。 考虑到用户之前关注过线段树维护区间覆盖的技术细节,后续可以补充离散化与动态开点的性能对比。不过当前问题需要先明确回答核心疑问——常规实现不用动态开点,特殊情况才需要。 </think> 在扫描线算法中,线段树**通常不需要动态开点**,但具体实现取决于问题需求和坐标系特征: ### 📍 标准实现(非动态开点) 1. **离散化处理** 扫描线算法的关键步骤是将所有坐标点在 $x$$-轴上离散化(如图1所示): $$ \text{步骤:收集坐标} \rightarrow \text{排序} \rightarrow \text{去重} \rightarrow \text{建立映射} $$ 离散化后,线段树管理的区间数量被压缩为 $O(n)$ 级别($n$ 为坐标点数),因此可直接**预建满二叉树**,无需动态开点[^1]。 2. **空间复杂度优化** 预建树的空间复杂度为 $O(n)$,例如: - 原始坐标范围:$[1, 10^9]$ - 离散化后区间数:$2000$(若 $n=1000$) 此时只需开 $4 \times 2000 = 8000$ 的节点数组,完全可行[^1]。 3. **维护信息** - 节点存储 **区间覆盖次数** 和 **有效长度** - 更新操作:区间加减(矩形入边 `+1`,出边 `-1`) - 查询操作:直接取根节点有效长度 ### ⚡ 需动态开点的情况 | **场景** | **原因** | **示例** | |-----------------------|--------------------------------------------------------------------------|---------------------------| | **值域极大且无法离散化** | 浮点数坐标或值域超限(如 $[1, 10^{18}]$) | 地理信息系统(GIS)中的浮点计算 | | **强制在线查询** | 矩形边界实时插入,无法预离散化 | 流式数据处理场景 | | **内存严格受限** | $n$ 极大(如 $>10^6$),离散化后区间仍过多,需节省空间 | 嵌入式设备上的算法部署 | ### 🌰 实例对比 1. **标准问题(矩形面积并)** ```python # 离散化坐标 xs = sorted(set(x_coords)) tree = SegmentTree([0]*4*len(xs)) # 预建树 ``` 2. **动态开点问题(浮点数覆盖)** ```python class Node: def __init__(self): self.cover = 0 self.len = 0.0 self.lson = None # 动态创建子节点 self.rson = None ``` ### ✅ 结论 - **大多数场景**(如引用[1][2]的矩形问题):离散化 + 静态线段树 ✅ - **特殊场景**(浮点数/在线查询):动态开点线段树 ✅ 若处理整数坐标系且可离散化,推荐静态实现,效率更高且编码简单[^1][^2]。 --- ### ❓相关问题 1. 扫描线算法中如何处理浮点数坐标的精度问题? 2. 离散化过程如何避免哈希冲突导致的查询错误? 3. 动态开点线段树扫描线中的更新操作时间复杂度如何保证? 4. 矩形覆盖最大值问题(如HDU 5091)如何转化为扫描线模型?[^2] [^1]: 线段树应用——扫描线,离散化坐标与静态建树 [^2]: HDU 5091 矩形覆盖问题中的扫描线转化技巧
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