HDU 1828 Picture 【线段树+离散化+扫描线】

本文介绍了一种使用扫描线和线段树算法计算由多个矩形组成的不规则图形周长的方法,着重解决了覆盖标记不可合并的问题,通过计算被覆盖区间的长度间接得出未被覆盖的周长。

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1828

题意要注意的是,周长不仅仅包括外周长,还包括内周长。

用扫描线从左向右扫一次,计算图形竖直部分的周长,用扫描线从下向上扫一次,计算图像横线部分的周长。

我们每次扫到一条边的时候,只取没和之前重叠的部分。类似这种求区间覆盖的问题,可以用线段树来解决,除此之外,我们还需要考虑把覆盖的区间还原回去。为什么?如果我们每次扫一条边就给这个区间覆盖一次,那么当遇到像题目样例那个图形的时候,最右边那两个矩形垂直的边就不会被计算到,因为这两个矩形的垂直边都被之前的矩形覆盖了。所以我们给每一个矩形定一个起始边和一个结束边,我们以垂直边为例,从左向右扫描,定一个矩形的左垂直边为起始边,右垂直边为结束边,当遇到起始边的时候就覆盖区间,遇到结束边的时候就还原区间,当扫描到最右边那两个矩形的时候,左边的矩形都被扫完,整个区间都被还原回去了,这时候再算最右边的矩形就不会出问题了。

在做这题的时候,遇到一个很棘手的问题。

不论是懒标记还是区间的结果,都需要满足可以合并的性质,比如说区间和可以通过左区间+右区间得到,区间加的时候,加的懒标记也是可以累加的。但是这个题目如果要用到覆盖的标记,就不存在这种可以合并的性质,比如说一个区间如果左区间被覆盖了一次,右区间被覆盖了两次,那么这个区间的覆盖标记又该是多少?

因为存在上面的那种问题,所以求区间长度的时候不能完全的依赖覆盖标记,但是覆盖标记还是有必要的。如何来做?

求没被覆盖的区间目前还想不到有效的求解方法,但是求被覆盖的区间还是有可能的。

能知道没被覆盖的区间是最好的,直接加起来就是答案了,知道被覆盖的区间我们同样也能求得到我们要的结果。

假设当前被覆盖的区间是0,扫描一条边之后,被覆盖的区间是 x ,扫描第二条边之后,被覆盖的区间是 y,abs(x - y)就是我们要求的没被覆盖的区间。(自己在草稿纸上演算一遍)

因为覆盖标记存在上面所说的那个问题,所以并不能完全依赖这个标记,我们还需要记录另一个数据,当前区间被覆盖的长度。

假设当前区间的覆盖标记是 0,但是左区间的覆盖标记是1,那么这个时候,当前区间的覆盖长度就是左区间加上右区间的被覆盖长度。当扫描一条能覆盖当前区间的边的时候,这个区间的覆盖标记就+1,那么这个时候的覆盖标记就是可信的,那么被覆盖的区间就是当前区间的整个区间长度,而不是左区间被覆盖长度+右区间被覆盖长度。当遇到结束边,当前区间的覆盖标记-1,这个时候的标记就为0,但并不能说明当前区间的覆盖区间长度就是0,而是依赖 (左区间被覆盖长度+右区间被覆盖长度) 这个结果。因为覆盖标记只有 > 0 时才是可信的,所以这种方法只能求被覆盖的区间长度,如果要求没被覆盖的区间长度,显然覆盖标记为0,根本说明不了这个区间一定没被覆盖。

上面的方法能很有效的解决覆盖标记不能合并的问题,因为这个标记可以不用向下传(pushdown),有这个标记最好,没有也没啥所谓,访问左右区间就能得到结果。

最主要还是上面的方法,代码写的乱,有空再简化下:(离散化我就不多解释了)

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <set>

using namespace std;

#define lc (cur<<1)
#define rc ((cur<<1)|1)

const int Maxn = 5e3+10;
const int mod = 10007;

typedef long long ll;

struct tree {
    int cover, len;
} cSeg[Maxn<<3], rSeg[Maxn<<3];  // c是竖线(column), r是横线(row)

struct edge {
    int l, r, od, val; // od是排序规则,竖线的排序规则是x轴,横线的是y轴,
} cedge[Maxn<<1], redge[Maxn<<1]; // val == 1 是起始边 -1是结束边

int Hash[Maxn<<3], tmp[Maxn<<2], op, L, R;

bool cmp (const struct edge a1, const struct edge a2) {
    return a1.od < a2.od;
}

void pushup(int cur, int l, int r, tree * seg) {
    if(seg[cur].cover > 0) { // 如果这个区间有被覆盖,那么直接返回覆盖的长度,
        seg[cur].len = Hash[r]-Hash[l-1]; // 如果是0,说明这个区间没有整块被覆盖,但是仍然有可能存在
    } else if(r == l) {                    // 被覆盖的小区间,这时要通过访问子节点来知道有多少长度的
        seg[cur].len = 0;                   // 区间被覆盖了。这里要注意叶结点,如果当前是叶结点,就直接
    } else {                                   // 返回叶结点被覆盖的长度。
        seg[cur].len = seg[lc].len+seg[rc].len;
    }
}

void updata(int cur, int l, int r, tree * seg) {
    if(L <= l && r <= R) {
        seg[cur].cover += op;
        pushup(cur, l, r, seg);
        return;
    }

    int mid = (r+l)>>1;

    if(L <= mid) updata(lc, l, mid, seg);
    if(mid+1 <= R) updata(rc, mid+1, r, seg);

    pushup(cur, l, r, seg);
}

int main(void)
{
    int N;
    while (scanf("%d", &N) != EOF) {
        for(int i = 0; i < N*4; ++i) {
            scanf("%d", &tmp[i]);
            Hash[i] = tmp[i];
        }

        sort(Hash, Hash+4*N);
        int len = unique(Hash, Hash+4*N)-Hash;  // 离散化
        int lx, rx, ly, ry, sizec = 0, sizer = 0, m = 1;
        for(int i = 0; i < N; ++i) {
            lx = lower_bound(Hash, Hash+len, tmp[(i<<2)])-Hash+1;
            rx = lower_bound(Hash, Hash+len, tmp[(i<<2)+2])-Hash;
            ly = lower_bound(Hash, Hash+len, tmp[(i<<2)+1])-Hash+1;
            ry = lower_bound(Hash, Hash+len, tmp[(i<<2)+3])-Hash;

            cedge[m].l = cedge[m+1].l = ly;
            cedge[m].r = cedge[m+1].r = ry;
            redge[m].l = redge[m+1].l = lx;
            redge[m].r = redge[m+1].r = rx;
            cedge[m].od = tmp[(i<<2)]; cedge[m+1].od = tmp[(i<<2)+2];
            redge[m].od = tmp[(i<<2)+1]; redge[m+1].od = tmp[(i<<2)+3];
            cedge[m].val= redge[m].val = 1;
            cedge[m+1].val = redge[m+1].val = -1;

            sizec = max(sizec, ry); sizer = max(sizer, rx);
            m += 2;
        }
        sort(cedge+1, cedge+m, cmp); sort(redge+1, redge+m, cmp);

        // 初始化
        for(int i = 0; i <= 4*sizec; ++i) cSeg[i].cover = cSeg[i].len = 0;
        for(int i = 0; i <= 4*sizer; ++i) rSeg[i].cover = rSeg[i].len = 0;

        int last = 0, ans1 = 0, ans2 = 0;

        for(int i = 1; i < m; ++i) {
            L = cedge[i].l; R = cedge[i].r;
            op = cedge[i].val;
            updata(1, 1, sizec, cSeg);
            ans1 += abs(last-cSeg[1].len);
            last = cSeg[1].len;
        }
        last = 0;
        for(int i = 1; i < m; ++i) {
            L = redge[i].l; R = redge[i].r;
            op = redge[i].val;
            updata(1, 1, sizer, rSeg);
            ans2 += abs(last-rSeg[1].len);
            last = rSeg[1].len;
        }
        printf("%d\n", ans1+ans2);
    }
    return 0;
}

 

本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构,实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示与后端管理功能,适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架,能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中,Flask承担了核心服务端的角色,主要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试与自动化测试等多种辅助功能,显著提升了软件编写与维护的效率。通过该环境,开发者可便捷地进行项目组织与问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统,用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性和处理性能,常被各类网络服务所采用。在Flask体系内,一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用,使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体,避免手动编写结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统,可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中,Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息,从而加快数据获取速度,降低主数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分: 1. 应用主程序(app.py):包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义(models.py):通过SQLAlchemy声明与数据库表对应的类结构。 3. 视图控制器(views.py):包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数,涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录(templates):存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录(static):存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单(requirements.txt):记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号,便于环境重建。 7. 参数配置(config.py):集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外,项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统,开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用,理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术,同时熟悉MySQL数据库运维与Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言,该系统可作为综合性的实践训练载体,有效促进Python网络编程技能的提升。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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