【Codeforces 97B. Superset】分治

该博客讨论了如何利用分治算法解决Codeforces上97B题目的挑战。题目要求在给定的n个平面上的点中添加点,使得任意两点满足至少一种特定条件,如横坐标相同、纵坐标相同或构成的矩形包含其他点。通过首先按x坐标排序并投影到y轴的平行线上,可以将问题分解为处理左半部分和右半部分,确保所有点都满足条件。最终解决方案允许最多20w个点,并且适用于n值在1e4以内的范围。

cf97B
• 给定平面直角坐标系上的n个点,可以添加若干点使得任意两点 至少满足以下三个条件之一
• 1. 两点横坐标相同
• 2. 两点纵坐标相同
• 3. 两点构成的矩形内(包含边界)存在其他点
• 最终点集最多20w个点,输出方案
• 1 ≤ n ≤ 1e4

我们先给所有点按照 x 排序,然后在中间建立一个平行 y 轴的投影轴,把左右所有点都在中间投影,那么中间所有的点与左边或者右边都满足条件 左边与右边的点又包含中间的点
所以开始分治左半部分 和右半部分

/*
    if you can't see the repay
    Why not just work step by step
    rubbish is relaxed
    to ljq
*/
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <queue>
#include <cmath>
#include <map>
#include <stack>
#include <set>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <stdlib.h>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define dbg(x) cout<<#x<<" = "<< (x)<< endl
#define dbg2(x1,x2) cout<<#x1<<" = "<<x1<<" "<<#x2<<" = "<<x2<<endl
#define dbg3(x1,x2,x3) cout<<#x1<<" = "<<x1<<" "<<#x2<<" = "<<x2<<" "<<#x3<<" = "<<x3<<endl
#define max3(a,b,c) max(a,max(b,c))
#define min3(a,b,c) min(a,min(b,c))

typedef pair<int,int> pll;
typedef long long ll;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const int _inf = 0xc0c0c0c0;
const ll INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
const ll _INF = 0xc0c0c0c0c0c0c0c0;
const ll mod =  (int)1e9+7;

ll gcd(ll a,ll b){return b?gcd(b,a%b):a;}
ll ksm(ll a,ll b,ll mod){int ans=1;while(b){if(b&1) ans=(ans*a)%mod;a=(a*a)%mod;b>>=1;}return ans;}
ll inv2(ll a,ll mod){return ksm(a,mod-2,mod);}
void exgcd(ll a,ll b,ll &x,ll &y,ll &d){if(!b) {d = a;x = 1;y=0;}else{exgcd(b,a%b,y,x,d);y-=x*(a/b);}}//printf("%lld*a + %lld*b = %lld\n", x, y, d);

/*namespace sgt
{
    #define mid ((l+r)>>1)

    #undef mid
}*/
const int MAX_N = 10025;
struct node
{
    int x,y;
    bool operator< (const node other) const&
    {
        return x < other.x;
    }
}arr[MAX_N];
set<pair<int ,int > >st;
void dfs(int l,int r)
{
    int mid = (l+r)>>1;
    for(int i = l;i<=r;++i)
    {
        st.insert(make_pair(arr[mid].x,arr[i].y));
    }
    if(l<mid) dfs(l,mid-1);
    if(mid<r) dfs(mid+1,r);
}
int main()
{
    //ios::sync_with_stdio(false);
    //freopen("a.txt","r",stdin);
    //freopen("b.txt","w",stdout);
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int i = 1;i<=n;++i)
        scanf("%d%d",&arr[i].x,&arr[i].y),st.insert(make_pair(arr[i].x,arr[i].y));
    sort(arr+1,arr+1+n);
    dfs(1,n);
    printf("%d\n",st.size());
    for(set<pair<int ,int > >::iterator it = st.begin();it!=st.end();++it)
    {
        printf("%d %d\n",it->first,it->second);
    }
    //fclose(stdin);
    //fclose(stdout);
    //cout << "time: " << (long long)clock() * 1000 / CLOCKS_PER_SEC << " ms" << endl;
    return 0;
}

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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