PKU 2318 叉积+二分

本文详细介绍了如何通过二分优化和叉积运算解决几何问题,特别是如何快速判断玩具与卡片之间的相对位置,以及如何优化算法以避免超时。重点讨论了在处理大量数据时,如何通过巧妙的算法设计来提高效率。

http://poj.org/problem?id=2318

题目大意:给你一个箱子,里面放入n张卡片,给出玩具坐标,求被卡片分割开的每个空间的玩具数量。

很明显是几何题,用叉积判断每个玩具和每两个相邻卡片的相对位置就能知道玩具所在的位置。n、m的范围都是5000,暴力枚举复杂度应该是O(n*m)的,题目给2s,感觉应该是可以过的,但是返回了个TL,不知道时间复杂度有没有算错。

二分优化区间,二分到左右两个卡片的下标差1时借结束,然后就过了。题目还有一个很坑爹的地方,叉积中的乘法运算用int竟然保存不下,要用__int64,花了不少时间做这题,只能怪自己菜。

#include <cstdio>
#include <cstring>

const __int64 maxn = 5000 + 20;
typedef struct _node
{
	__int64 x,y;
	_node (__int64 xx = 0, __int64 yy = 0)
	{
		x = xx;
		y = yy;
	}
}Node, Vector;
typedef struct _cardboard
{
	Node n1,n2;
}Cardboard;
Cardboard card[maxn];
__int64 ans[maxn];

const Node operator - (const Node a, const Node b)
{
	return _node (a.x - b.x, a.y - b.y);
}
const Node operator + (const Node a, const Node b)
{
	return _node (a.x + b.x, a.y + b.y);
}
__int64 Cross (Node a, Node b)
{
	return a.x * b.y - a.y * b.x;
}

int erfen (int l, int r, int a, int b)
{
	if (l == r - 1)
		return r;
	int mid = (l + r) / 2;
	if (Cross (card[l].n1 - card[l].n2, Node(a, b) - card[l].n2) * 
		Cross (card[mid].n1 - card[mid].n2, Node(a, b) - card[mid].n2) < 0)
	{
		return erfen (l, mid, a, b);
	}
	else
	{
		return erfen (mid, r, a, b);
	}
}

int main ()
{
	__int64 n,m,x1,x2,y1,y2;
	bool flag = false;
	while (scanf ("%I64d", &n) !=EOF && n)
	{
		if (flag)
			printf ("\n");
		flag = true;
		scanf ("%I64d%I64d%I64d%I64d%I64d", &m, &x1, &y1, &x2, &y2);
		__int64 i, j;
		__int64 a, b;
		//初始化n+2条边
		memset (ans, 0, sizeof (ans));
		card[0].n1.x = x1; card[0].n1.y = y1;
		card[0].n2.x = x1; card[0].n2.y = y2;
		for (i = 1; i <= n; i++)
		{
			scanf ("%I64d%I64d",&a, &b);
			card[i].n1.x = a; card[i].n1.y = y1;
			card[i].n2.x = b; card[i].n2.y = y2;
		}
		card[n + 1].n1.x = x2; card[n + 1].n1.y = y1;
		card[n + 1].n2.x = x2; card[n + 1].n2.y = y2;

		for (i = 0; i < m; i++)
		{
			scanf ("%I64d%I64d",&a, &b);
			ans[erfen (0, n + 1, a, b)] ++;
		}
		for (i = 0; i <= n; i++)
		{
			printf ("%I64d: %I64d\n", i, ans[i + 1]);
		}

	}
	return 0;
}


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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