hdu 5091 线段树+扫描线思想

本文介绍了一种解决二维平面上使用固定大小矩形覆盖最多点的问题,通过滑动窗口结合扫描线思想与线段树数据结构实现高效求解。



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Beam Cannon

Time Limit: 3000/1500 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)

Problem Description
Recently, the γ galaxies broke out Star Wars. Each planet is warring for resources. In the Star Wars, Planet X is under attack by other planets. Now, a large wave of enemy spaceships is approaching. There is a very large Beam Cannon on the Planet X, and it is very powerful, which can destroy all the spaceships in its attack range in a second. However, it takes a long time to fill the energy of the Beam Cannon after each shot. So, you should make sure each shot can destroy the enemy spaceships as many as possible.

To simplify the problem, the Beam Cannon can shot at any area in the space, and the attack area is rectangular. The rectangle parallels to the coordinate axes and cannot rotate. It can only move horizontally or vertically. The enemy spaceship in the space can be considered as a point projected to the attack plane. If the point is in the rectangular attack area of the Beam Cannon(including border), the spaceship will be destroyed.
 
Input
Input contains multiple test cases. Each test case contains three integers N(1<=N<=10000, the number of enemy spaceships), W(1<=W<=40000, the width of the Beam Cannon’s attack area), H(1<=H<=40000, the height of the Beam Cannon’s attack area) in the first line, and then N lines follow. Each line contains two integers x,y (-20000<=x,y<=20000, the coordinates of an enemy spaceship). 

A test case starting with a negative integer terminates the input and this test case should not to be processed.
 
Output
Output the maximum number of enemy spaceships the Beam Cannon can destroy in a single shot for each case.
 
Sample Input
2 3 4
0 1
1 0
3 1 1
-1 0
0 1
1 0
-1
 
Sample Output
2
2


题意:

二维平面上给出n个点,给定固定的矩形大小,问任意放置矩形,最多可以覆盖多少个点


思路:

1:窗口的位置不固定,也就是在平面上移动

这里讲下扫描线的原理,已知一个矩形,当前位置x对于矩形下边的加入,必定在x+width的位置线段要出去

 类似这样的思想,现在我们在滑动窗口找出覆盖最多的点的位置,那么必定对应一些点由于窗口的移动而从窗口出去,同样也会有新的点进来,那么我们怎么处理可以使得点它自己进来或者自己消失呢?

扫描线思想,对于每个平面上的点(x,y,1)都一一对应一个点(x+W,y,-1)  (两处的y都未知)表示窗口出去的时候,当前区域内的点的个数-1,点进来的时候,窗口的数目+1

2:那么只需要把点按x关键字从小到大排序,每次加入一个点,判断这个点是出来还是进去的

现在就是怎么快速求出 ,在已知当前点y的坐标的情况下,区域内点的个数?

这样想:由于每个点(x,y)可以影响到的Y轴的范围是:y-H,y+H,那么我们直接把每个点都简化成一条朝上的线段铺在Y轴上,这样的话只需要求出Y轴上被覆盖次数的那个点的覆盖次数就知道答案了,线段树维护就可以了!


代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,H,W;
const int N=10005;
struct point{
	int x,y,v;
	point(int x=0,int y=0,int v=0){}
	bool operator < (const point &a)const{
		if(x==a.x) return v<a.v;
		return x<a.x;
	}
}s[2*N];
struct node{
	int f,v;
}tr[4000100];
void build(int root,int l,int r){
    tr[root].f=0;
    tr[root].v=0;
	if(l==r) return ;
	int mid=(l+r)/2;
	build(root*2,l,mid);
	build(root*2+1,mid+1,r);
}
void pushdown(int root){
	if(tr[root].f){
		tr[root*2].f+=tr[root].f;
		tr[root*2+1].f+=tr[root].f;
		tr[root*2].v+=tr[root].f;
		tr[root*2+1].v+=tr[root].f;
		tr[root].f=0;
	}
}
void update(int root,int l,int r,int x,int y,int v){
	if(x<=l && y>=r){
		tr[root].f+=v;
		tr[root].v+=v;
		return ;
	}
	pushdown(root);
	int mid=(l+r)/2;
	if(y<=mid) update(root*2,l,mid,x,y,v);
	else if(x>mid) update(root*2+1,mid+1,r,x,y,v);
	else {
		update(root*2,l,mid,x,mid,v);
		update(root*2+1,mid+1,r,mid+1,y,v);
	}
	tr[root].v=max(tr[root*2].v,tr[root*2+1].v);
}
int main(){
	while(scanf("%d",&n)!=EOF){
		if(n==-1) break;
		scanf("%d%d",&W,&H);
		for(int i=1;i<=2*n;i+=2){
            int x,y;
            scanf("%d%d",&x,&y);
            y+=20000;
            s[i].x=x;
            s[i].y=y;
            s[i].v=1;
            s[i+1].x=x+W+1;
            s[i+1].y=y;
            s[i+1].v=-1;
		}
		sort(s+1,s+2*n+1);
		build(1,0,8*N);
		int ans=0;
		for(int i=1;i<=2*n;i++){
			update(1,0,8*N,s[i].y,s[i].y+H,s[i].v);
			ans=max(ans,tr[1].v);
		}
		printf("%d\n",ans);
	}
	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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