bzoj5008 方师傅的房子 二分+叉积

本文介绍了一种高效算法,用于判断给定点是否位于由一系列顶点定义的凸多边形内部。通过利用三角剖分和二分搜索技术,该算法能够在O(log n)时间内确定点的位置,其中n为凸多边形顶点数量。

Description


方师傅来到了一个二维平面。他站在原点上,觉得这里风景不错,就建了一个房子。这个房子是n个点的凸多边形,原点一定严格在凸多边形内部。有m个人也到了这个二维平面。现在你得到了m个人的坐标,你要判断这m个人中有多少人在房子内部。点在凸多边形边上或者内部都认为在房子里面。

第一行一个数n,接下来n行,每行两个整数x,y。输入按照逆时针顺序输入一个凸包。
接下来一个数m,最后有m行,第一行两个整数 x,y,表示第一个人的坐标。
对于第i个询问(i>=2) ,输入两个数dx,dy。
如果上一个人在房子内部,x[i]=x[i-1]+dx,y[i]=y[i-1]+dy。否则x[i]=x[i-1]-dx,y[i]=y[i-1]-dy。
n <= 100000, m <= 200000,输入保证所有人的坐标,房屋的坐标都在[-1e9,1e9]之内。

Solution


计算几何只会凸包系列

先回顾一下什么是叉积。

在这里插入图片描述

如上图,我们有两个红色向量共起点。它们的叉积为∣a⃗∣∣b⃗∣⋅sin⁡θ|{\vec{a}}| |{\vec{b}}|\cdot\sin\thetaabsinθ,其中夹角为图中绿色部分,可知叉积有正负。这里夹角的范围是(0,2π)(0,2\pi)(0,2π)

在这里插入图片描述

以上图为栗。一个比较显然的做法就是我们选取两条邻边,待判断点在凸多边形内必有它在这两条邻边组成的两个半平面的交内(长&绕
于是我们得到一个O(n)的做法,只需要枚举每个顶点以及两邻边做这个即可

考虑优化这个东西。我们选取任意一个点(莉如图中红点),做三角剖分。待判断点在多边形内必有它在某一三角形内部。我们二分所在三角形的一条边,用上面的方法判断是否在三角形内就行了

Code


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define rep(i,st,ed) for (int i=st;i<=ed;++i)

const int N=200005;

struct pos {
	double x,y;
	pos operator -(pos b) const {return (pos) {x-b.x,y-b.y};}
	pos operator +(pos b) const {return (pos) {x+b.x,y+b.y};}
	double operator *(pos b) const {return x*b.y-y*b.x;}
} p[N],s,pre;

double cros(pos a,pos b,pos c) {
	return (a-c)*(b-c);
}

int main(void) {
	int n,ans=0; scanf("%d",&n);
	rep(i,1,n) scanf("%lf%lf",&p[i].x,&p[i].y);
	bool flag=false,first=false;
	int m; for (scanf("%d",&m);m--;) {
		scanf("%lf%lf",&s.x,&s.y);
		if (first) {
			if (flag) s=s+pre;
			else s=pre-s;
		} else first=true;
		flag=false;
		if (cros(p[2],s,p[1])>=0&&cros(p[n],s,p[1])<=0) {
			int l=2,r=n;
			for (;l<=r;) {
				int mid=(l+r)>>1;
				if (cros(p[mid],s,p[1])>0) {
					l=mid+1;
				} else r=mid-1;
			}
			if (cros(p[1],s,p[l])>=0&&cros(p[l-1],s,p[l])<=0) {
				flag=true;
			}
		}
		ans+=flag; pre=s;
	}
	printf("%d\n", ans);
	return 0;
}
### BZOJ1728 Two-Headed Cows (双头牛) 的解题思路 #### 题目概述 BZOJ1728 是一道经典的图论问题,题目描述了一群双头牛之间的关系网络。每只双头牛可以看作是一个节点,而它们的关系则构成了边。目标是从这些关系中找出满足特定条件的最大子集。 此问题的核心在于利用 **二分查找** 和 **染色法** 来验证是否存在符合条件的子图结构[^1]。 --- #### 解题核心概念 ##### 1. 图模型构建 该问题可以通过无向图建模,其中每个顶点代表一只双头牛,边表示两只双头牛之间存在某种关联。最终的目标是在这个图中找到最大的独立集合(Independent Set),即任意两个顶点都不相连的一组顶点[^2]。 ##### 2. 二分查找的应用 为了高效求解最大独立集大小 \( k \),采用二分策略来逐步逼近最优解。具体来说,在区间 [0, n] 中通过不断调整上下界寻找可能的最大值 \( k \)[^3]。 ##### 3. 染色法验证可行性 对于当前假设的最大独立集大小 \( mid \),尝试从原图中选取恰好 \( mid \) 个顶点构成候选集合,并检查其是否形成合法的独立集。这一过程通常借助 BFS 或 DFS 实现,同时配合颜色标记技术区分已访问状态以及检测冲突情况[^4]。 以下是基于 Python 的伪代码实现: ```python from collections import deque def bfs_coloring(graph, start_node): queue = deque() color_map = {} # 初始化起点的颜色为 0 color_map[start_node] = 0 queue.append(start_node) while queue: current = queue.popleft() for neighbor in graph[current]: if neighbor not in color_map: # 给邻居分配相反的颜色 color_map[neighbor] = 1 - color_map[current] queue.append(neighbor) elif color_map[neighbor] == color_map[current]: return False # 如果发现相邻节点有相同颜色,则无法完成有效染色 return True def is_possible_to_select_k(graph, nodes_count, target_size): from itertools import combinations all_nodes = list(range(nodes_count)) possible_combinations = combinations(all_nodes, target_size) for subset in possible_combinations: subgraph = {node: [] for node in subset} valid_subset = True for u in subset: for v in graph[u]: if v in subset and v != u: subgraph[u].append(v) # 对子图进行染色测试 colors_used = set() coloring_success = True for node in subset: if node not in colors_used: success = bfs_coloring(subgraph, node) if not success: coloring_success = False break if coloring_success: return True # 找到一个有效的组合即可返回成功标志 return False def binary_search_max_independent_set(graph, total_nodes): low, high = 0, total_nodes best_result = 0 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if is_possible_to_select_k(graph, total_nodes, mid): best_result = mid low = mid + 1 else: high = mid - 1 return best_result ``` --- #### 复杂度分析 上述算法的时间复杂度主要取决于以下几个面: - 枚举所有可能的子集规模:\( O(\binom{n}{k}) \), 其中 \( k \) 表示当前试探的独立集大小。 - 子图构造与染色检验操作:每次调用 `bfs_coloring` 函数需遍历整个子图,最坏情况下时间开销接近线性级别 \( O(k^2) \). 综合来看整体效率较高但仍有优化空间[^5]. --- #### 总结 通过对 BZOJ1728 进行深入剖析可知,合理运用二分加染色的法能够显著提升解决问题的能力。这种法不仅适用于本题场景下寻找最大独立集的任务需求,同时也可推广至其他相似类型的 NP 完全难题处理之中[^6]。 ---
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