区域覆盖问题

这篇博客介绍了如何利用贪心算法解决POJ1328问题,即如何用最少数量的雷达覆盖海岸线上的岛屿。通过排序区间左端点并检查区间关系来确定覆盖策略,最终得出所需雷达数量。文章提供了具体的思路和样例输入输出,有助于读者理解贪心算法的应用。

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POJ1328是一道经典的贪心算法例题。题目大意是假设海岸线是一条无限延伸的直线。陆地在海岸线的一侧,而海洋在另一侧。每一个小的岛屿是海洋上的一个点。雷达
坐落于海岸线上,只能覆盖d距离,所以如果小岛能够被覆盖到的话,它们之间的距离最多为d。题目要求计算出能够覆盖给出的所有岛屿的最少雷达数目。对于每个小岛
,我们可以计算出一个雷达所在位置的区间。问题转化为如何用尽可能少的点覆盖这些区间。先将所有区间按照左端点大小排序,初始时需要一个点。如果两个区间相交而不重合,我们什么都不需要做;如果一个区间完全包含于另外一个区间,我们需要更新区间的右端点;如果两个区间不相交,我们需要增加点并更新右端点。




贪心具体思路:


图中ABCD为海岛的位置。假设本题半径为2(符合坐标系),那么A点坐标为(1,1)以此类推。

首先以A为圆心,r为半径做圆,交x轴与E1(右)点,做出如图中绿色虚线圆。然后以E1为圆心,半径为r做圆。看此时下一点(B)是否在该圆中。

存储图中红色圆与X轴的交点。先排序,但排序的准则是按红色圆与x轴左交点的先后顺序。

如图,如果B点圆(且如此称呼)的左交点(J1点)在A点圆右交点(E1)左侧,那么B点一定涵盖在A点圆内部。再如图,如果D点圆的左交点(图中未标示)在A点圆的右交点(未标示)右,则D点不在A点圆中。


题目要求

输入
输入由几个测试用例组成。每个案例的第一行包含两个整数n(1 <= n <= 1000)和d
,其中n是海中的岛屿数,d是雷达装置的覆盖距离。其后是n行,每行包含表示每个岛
的位置坐标的两个整数。接下来是一个空白行,以分开案例。
输入端由包含零对的行终止

输出:
对于每个测试用例,输出一行包括测试用例编号,然后是所需的最少数量的雷达安装。
“-1”安装意味着没有解决办法。
样品输入
3 2
1 2
-3

### 关于区域覆盖算法的实现方法 #### 贪婪算法在区域覆盖中的应用 贪婪算法是一种常用的解决区域覆盖问题的方法,它通过逐步选择当前最优解的方式构建最终解决方案。这种方法特别适用于多智能体系统的覆盖问题,在这种情况下,目标是最小化所需的智能体数量以完全覆盖指定区域[^2]。 以下是基于贪婪算法的一个简单 MATLAB 实现示例: ```matlab function agents = greedyCoverage(points, radius) % points 是待覆盖区域内的点集 (N x 2 矩阵),radius 是单个智能体的最大覆盖半径 numPoints = size(points, 1); covered = false(numPoints, 1); % 初始化所有点未被覆盖 agents = []; while any(~covered) % 当仍有未覆盖的点时继续迭代 maxCoveredCount = -1; bestAgentPosition = []; for i = 1:numPoints if ~covered(i) % 只考虑尚未被覆盖的点作为潜在的新智能体位置 candidatePosition = points(i, :); % 计算该候选位置能额外覆盖多少新点 coveredByCandidate = sqrt(sum((points - candidatePosition).^2, 2)) <= radius & ~covered; numNewlyCovered = sum(coveredByCandidate); if numNewlyCovered > maxCoveredCount maxCoveredCount = numNewlyCovered; bestAgentPosition = candidatePosition; end end end % 更新已覆盖状态并记录新的智能体位置 newlyCovered = sqrt(sum((points - bestAgentPosition).^2, 2)) <= radius; covered(newlyCovered) = true; agents(end+1,:) = bestAgentPosition; % 添加新智能体的位置到列表中 end ``` 此函数接收两个参数:`points` 表示区域内需要被覆盖的所有点坐标集合;`radius` 则表示每个智能体可以覆盖的最大范围半径。程序会返回一组智能体的最佳部署位置 `agents` 来完成整个区域覆盖[^2]。 #### 凸优化算法的应用场景扩展 尽管贪婪算法提供了相对简单的求解方式,但在某些复杂环境下可能仍存在不足之处。此时可引入更高级别的凸优化技术用于路径规划以及区域覆盖问题处理之中。例如当面对动态障碍物或者不确定环境下的实时调整需求时,利用凸优化框架能够更好地平衡计算效率与结果质量之间的关系[^1]。 对于具体实现而言,通常需要定义适当的目标函数和约束条件,并借助现有工具包如 CVX 或 YALMIP 完成建模过程后再调用相应求解器得到数值解答方案。不过由于这类方法涉及较多理论背景知识且代码编写难度较高,这里不再展开详细介绍相关内容[^1]。 ---
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