hdu 3255(扫描线)

题意:有n个人管理农田,每个人管理的农田都是一个矩形,给出每个矩形的左下角坐标和右上角坐标和农田里种的作物,有m种作物,每种作物有自己的生命力和价值,生命力和价值是相等的。每个单位面积的作物只能有一种,生命力最大的作物会生存下来,问价值总值。
题解:如果把每个单位面积的作物的价值当作高,转化为求长方体的体积并。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <map>
#define ll long long
using namespace std;
const int N = 60005;
struct Line {
    int lx, rx, h, flag;
    Line(int a, int b, int c, int d): lx(a), rx(b), h(c), flag(d) {}
    bool operator < (const Line& a) const { return h < a.h; }
};
struct Rec {
    int x1, y1, z1, x2, y2, z2;
}rec[N];
int n, m, val[4], flag[N << 2];
ll tree[N << 2];
vector<int> a, b;
vector<Line> line;
map<int, int> mp;

void pushup(int k, int left, int right) {
    if (flag[k])
        tree[k] = a[right] - a[left];
    else if (left + 1 == right)
        tree[k] = 0;
    else
        tree[k] = tree[k * 2] + tree[k * 2 + 1];
}

void modify(int k, int left, int right, int l, int r, int v) {
    if (l <= left && right <= r) {
        flag[k] += v;
        pushup(k, left, right);
        return;
    }
    int mid = (left + right) / 2;
    if (l < mid)
        modify(k * 2, left, mid, l, r, v);
    if (r > mid)
        modify(k * 2 + 1, mid, right, l, r, v);
    pushup(k, left, right);
}

int main() {
    int t, cas = 1;
    scanf("%d", &t);
    while (t--) {
        a.clear(), b.clear(), mp.clear();
        memset(tree, 0, sizeof(tree));
        memset(flag, 0, sizeof(flag));
        scanf("%d%d", &n, &m);
        b.push_back(0);
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            scanf("%d", &val[i]);
            b.push_back(val[i]);
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            rec[i].z1 = 0;
            scanf("%d%d%d%d%d", &rec[i].x1, &rec[i].y1, &rec[i].x2, &rec[i].y2, &rec[i].z2);
            rec[i].z2 = val[rec[i].z2];
            a.push_back(rec[i].x1);
            a.push_back(rec[i].x2);
        }
        sort(a.begin(), a.end());
        a.erase(unique(a.begin(), a.end()), a.end());
        sort(b.begin(), b.end());
        b.erase(unique(b.begin(), b.end()), b.end());
        int sz = a.size(), sz3 = b.size() - 1;
        for (int i = 0; i < sz; i++)
            mp[a[i]] = i;
        ll res = 0;
        for (int i = 0; i < sz3; i++) {
            line.clear();
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (rec[j].z1 <= b[i] && rec[j].z2 >= b[i + 1]) {
                    line.push_back(Line(rec[j].x1, rec[j].x2, rec[j].y1, 1));
                    line.push_back(Line(rec[j].x1, rec[j].x2, rec[j].y2, -1));
                }
            }
            sort(line.begin(), line.end());
            int sz2 = line.size();
            for (int j = 0; j < sz2; j++) {
                if (j != 0)
                    res += (b[i + 1] - b[i]) * (line[j].h - line[j - 1].h) * tree[1];
                modify(1, 0, sz - 1, mp[line[j].lx], mp[line[j].rx], line[j].flag);
            }
        }
        printf("Case %d: %lld\n", cas++, 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求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. 动态开点线段树在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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