CCF201403-2 窗口

本文介绍了一道涉及图形操作系统中窗口层级管理的复杂模拟题。通过定义窗口结构和鼠标点击点结构,利用C++实现了一个程序来模拟点击窗口的过程,正确处理窗口的层级变化,并输出每次点击的结果。

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原题连接:窗口

      问题描述

试题编号:201403-2
试题名称:窗口
时间限制:1.0s
内存限制:256.0MB
问题描述:

问题描述

  在某图形操作系统中,有 N 个窗口,每个窗口都是一个两边与坐标轴分别平行的矩形区域。窗口的边界上的点也属于该窗口。窗口之间有层次的区别,在多于一个窗口重叠的区域里,只会显示位于顶层的窗口里的内容。
  当你点击屏幕上一个点的时候,你就选择了处于被点击位置的最顶层窗口,并且这个窗口就会被移到所有窗口的最顶层,而剩余的窗口的层次顺序不变。如果你点击的位置不属于任何窗口,则系统会忽略你这次点击。
  现在我们希望你写一个程序模拟点击窗口的过程。

输入格式

  输入的第一行有两个正整数,即 N 和 M。(1 ≤ N ≤ 10,1 ≤ M ≤ 10)
  接下来 N 行按照从最下层到最顶层的顺序给出 N 个窗口的位置。 每行包含四个非负整数 x1, y1, x2, y2,表示该窗口的一对顶点坐标分别为 (x1, y1) 和 (x2, y2)。保证 x1 < x2,y1 2。
  接下来 M 行每行包含两个非负整数 x, y,表示一次鼠标点击的坐标。
  题目中涉及到的所有点和矩形的顶点的 x, y 坐标分别不超过 2559 和  1439。

输出格式

  输出包括 M 行,每一行表示一次鼠标点击的结果。如果该次鼠标点击选择了一个窗口,则输出这个窗口的编号(窗口按照输入中的顺序从 1 编号到 N);如果没有,则输出"IGNORED"(不含双引号)。

样例输入

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

样例输出

2
1
1
IGNORED

样例说明

  第一次点击的位置同时属于第 1 和第 2 个窗口,但是由于第 2 个窗口在上面,它被选择并且被置于顶层。
  第二次点击的位置只属于第 1 个窗口,因此该次点击选择了此窗口并将其置于顶层。现在的三个窗口的层次关系与初始状态恰好相反了。
  第三次点击的位置同时属于三个窗口的范围,但是由于现在第 1 个窗口处于顶层,它被选择。
  最后点击的 (0, 5) 不属于任何窗口。

 

题记:

有点复杂的模拟题。

定义两个结构体,一个是窗口的初始编号和位置,一个是鼠标点击的点,思路就会清晰很多。

模拟过程见程序。

 

C++程序如下:

#include<iostream>

using namespace std;
const int N=10;

//窗口
struct {
    int number;            //初始编号
    int x1, y1, x2, y2;    //位置
}window[N];

//鼠标点击的点
struct {
    int x, y;
}point[N];

//保存窗口上下关系
int order[N];  

int main(void){
    int n, m;

    cin >> n >> m;
    for(int i=0; i<n; i++){
        window[i].number= i+1;
        cin >> window[i].x1 >> window[i].y1 >> window[i].x2 >> window[i].y2;
    }
    for(int i=0; i<m; i++)
        cin >> point[i].x >> point[i].y;

    //初始化窗口显示顺序
    for(int i=0; i<n; i++)
        order[i] = n-i-1;
    
    //模拟鼠标点击
    int number, temp;
    for(int i=0; i<m; i++){
        number = -1;  // -1表示未被点击
        //判断哪个窗口被点击
        for(int j=0; j<n; j++){
            if(window[order[j]].x1 <= point[i].x &&
                    point[i].x <= window[order[j]].x2 &&
                    window[order[j]].y1 <= point[i].y &&
                    point[i].y <= window[order[j]].y2){
                //得到窗口号
                number = window[order[j]].number;
                // 将被点击的窗口移到最前端
                temp = order[j];
                for(int k=j; k>0; k--)
                    order[k] = order[k-1];
                order[0] = temp;

                break;
            }
        }
        // 输出结果
        if(number == -1)
            cout << "IGNORED" << endl;
        else
            cout << number << endl;
    }
    
    return 0;
}

 

### LSTM-CCF-MA 技术概述 LSTM-CCF-MA 是一种结合长期短期记忆网络(LSTM)、条件随机场(CRF)以及移动平均(MA)的技术方案。该组合旨在提升时间序列预测和分类任务中的性能。 #### 长期短期记忆网络(LSTM) LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够学习长时间依赖关系,有效解决了传统RNN梯度消失的问题[^2]。通过引入门控机制,LSTM可以在处理长序列时保持信息流动畅通无阻: ```python import torch.nn as nn class LSTMLayer(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(LSTMLayer, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, batch_first=True) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) return out ``` #### 条件随机场(CRF) CRF用于捕捉标签之间的相互作用,在序列标注任务中有广泛应用。当与LSTM结合时,可以进一步提高模型的表现力[^1]。下面是一个简单的PyTorch CRF层实现: ```python from typing import List import numpy as np class CRFLayer(nn.Module): def __init__(self, num_tags: int) -> None: super().__init__() self.transitions = nn.Parameter( torch.randn(num_tags, num_tags)) def forward(self, emissions: torch.Tensor, tags: torch.LongTensor) -> torch.Tensor: # Implementation of the CRF layer... pass ``` #### 移动平均(MA) MA作为统计学概念之一,主要用于平滑时间序列数据,减少随机波动的影响。在实际应用中,可以通过调整窗口大小来控制平滑程度[^3]。Python中可利用`pandas`库轻松计算移动平均值: ```python import pandas as pd def moving_average(data_series: pd.Series, window_size: int) -> pd.Series: rolling_mean = data_series.rolling(window=window_size).mean() return rolling_mean.dropna() data = pd.Series([random.random() for i in range(100)]) ma_data = moving_average(data, 5) print(ma_data.head()) ```
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