省选专练JSOI2007合金

本文探讨了三维空间中利用凸包算法解决特定几何问题的方法。通过对点集的分析,提出了通过判断点集是否被一系列边所形成的凸包包含来解决问题的思路,并详细介绍了使用Floyd算法寻找最小环以构建该凸包的过程。

这个是真的想不到啊

第一你搞三维的没意义

于是乎,把c看做1-a-b那么c就没有了意义,因为确定了a,b辣么c自然确定下来

其次对于这个东西有着重要的引理:

对于二元笛卡尔基上的点(Ax,Ay)(Bx,By)他们的连线就是可以配凑的情况

辣么扩展到多个点进行配凑:由于可把这个线段上的每一个点都看做一种新点,于是这些点的连线可以扩展

呜呼,线的无限重叠就是面了啊!!!

顾:这实际是求多少个点构成的凸包可以包含一个点集

那么我们只要保证两个点的连线的左边或在线段上全是包含点集,那么这条边可以作为凸包的一条边

那么问题的本质是求最小环!!!

floyd就好了(或者说floyd本质是判断有无环但对于此题,只要你不做倍增限制边数那么环就是最小的)

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;
const int N=501;
const double eps=1e-12;
const double INF=1e12;
int cmp(double A){
	if(fabs(A)<eps)return 0;
	else return(A>0)?1:-1;
}
struct Point{
	double x,y,z;
	Point(double _x=0.0,double _y=0.0):x(_x),y(_y){}
	friend Point operator + (Point A,Point B){return Point(A.x+B.x,A.y+B.y);}
	friend Point operator - (Point A,Point B){return Point(A.x-B.x,A.y-B.y);}
	friend Point operator * (Point A,double k){return Point(A.x*k,A.y*k);}
	friend Point operator / (Point A,double k){return Point(A.x/k,A.y/k);}
	void read(){scanf("%lf%lf%lf",&x,&y,&z);}
}A[N],B[N];
typedef Point Vector;
double Dot(Vector A,Vector B){
	return A.x*B.x+A.y*B.y;
}
double Cross(Vector A,Vector B){
	return A.x*B.y-A.y*B.x;
}
int m,n;
int mmp[N][N]={};
int main(){
	memset(mmp,0x3f,sizeof(mmp));
	scanf("%d%d",&m,&n);
	for(int i=1;i<=m;i++){
		A[i].read();
	}
	for(int i=1;i<=n;i++){
		B[i].read();
	}
	for(int i=1;i<=m;i++){
		for(int j=1;j<=m;j++){
			int flag=1;
			for(int k=1;k<=n;k++){
				Vector Vec1=A[i]-B[k];
				Vector Vec2=A[j]-B[k];
				if(cmp(Cross(Vec1,Vec2))>0){
					flag=0;
					break;
				}
				if(cmp(Cross(Vec1,Vec2)==0)&&!((B[k].x<=max(A[i].x,A[j].x))&&(B[k].x>=min(A[i].x,A[j].x))&&(B[k].y<=max(A[i].y,A[j].y))&&(B[k].y>=min(A[i].y,A[j].y)))){
					flag=0;
					break;
				}
			}
			if(flag==1){
//				cout<<i<<" "<<j<<'\n';
				mmp[i][j]=1;
			}
		}
	}
	int ans=501;
	for(int k=1;k<=m;k++){
		for(int i=1;i<=m;i++){
			for(int j=1;j<=m;j++){
				mmp[i][j]=min(mmp[i][k]+mmp[k][j],mmp[i][j]);
			}
		}
	}
	for(int i=1;i<=m;i++){
		ans=min(ans,mmp[i][i]);
	}
	if(ans!=501)
	cout<<ans;
	else cout<<-1;
} 


### JSOI 星球大战 相关题目及解法 #### 题目背景 很久以前,在一个遥远的星系,一个黑暗的帝国靠着它的超级武器统治着整个星系。反抗军正在计划一次大规模的反攻行动[^2]。 #### 题目描述 给定一张图表示星系中的行星及其连接关系,每颗行星可以看作是一个节点,而边则代表两颗行星之间的通信通道。初始时所有行星都是连通的。然而,随着时间推移,某些行星可能被摧毁,从而影响到整体网络的连通性。每次询问需要返回当前还剩下多少个连通分量。 该问题的核心在于动态维护图的连通性变化情况,并快速响应查询操作。 --- #### 解决方案概述 此问题可以通过 **并查集 (Disjoint Set Union, DSU)** 数据结构来高效解决。以下是具体实现方法: 1. 并查集是一种用于处理不相交集合的数据结构,支持两种主要操作: - `find(x)`:找到元素 $x$ 所属集合的根节点。 - `union(x, y)`:将两个不同集合合并成一个新的集合。 这些操作的时间复杂度接近常数级别(通过路径压缩优化后为 $\alpha(n)$),其中 $\alpha(n)$ 是阿克曼函数的逆函数。 2. 对于本题而言,由于是倒序模拟行星毁灭的过程,因此可以从最终状态向前回溯重建历史记录。即先假设所有的行星都被摧毁了,再逐步恢复它们的存在状态。 3. 使用数组存储每个时间点上的事件顺序,按照输入数据给出的销毁次序依次执行相应的动作即可完成任务需求。 --- #### 实现细节 下面提供了一个基于 Python 的解决方案框架: ```python class UnionFind: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.rank = [0] * n def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) # 路径压缩 return self.parent[x] def union_set(self, x, y): xr = self.find(x) yr = self.find(y) if xr == yr: return False if self.rank[xr] < self.rank[yr]: self.parent[xr] = yr elif self.rank[xr] > self.rank[yr]: self.parent[yr] = xr else: self.parent[yr] = xr self.rank[xr] += 1 return True def main(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() N, M = int(data[0]), int(data[1]) edges = [] for i in range(M): u, v = map(int, data[i*2+2:i*2+4]) edges.append((u-1, v-1)) # Convert to zero-based index destroyed_order = list(map(lambda x:int(x)-1, data[M*2+2:M*2+N+2])) queries = [] uf = UnionFind(N) current_components = N result = [] # Preprocess the reverse order of destructions. active_edges = set(edges) edge_map = {tuple(sorted(edge)): idx for idx, edge in enumerate(edges)} status = [True]*M for planet in reversed(destroyed_order): initial_state = current_components connected_to_planet = [ e for e in active_edges if planet in e and all(status[edge_map[tuple(sorted(e))]] for e in active_edges)] for a, b in connected_to_planet: if uf.union_set(a, b): current_components -= 1 result.append(current_components) queries.insert(0, str(initial_state)) print("\n".join(reversed(result))) if __name__ == "__main__": main() ``` 上述代码定义了一个简单的并查集类以及主程序逻辑部分。它读取标准输入流中的数据,构建所需的邻接表形式表达图的关系矩阵;接着依据指定好的破坏序列逐一还原各阶段下的实际状况直至结束为止。 --- #### 性能分析 对于最大规模测试案例来说 ($N=10^5$, $M=4 \times 10^5$),这种方法能够很好地满足性能要求。因为每一次联合操作几乎都可以视为 O(α(N)) 时间消耗,所以总体运行效率非常高。 ---
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