HDU - 1542 (扫描线+线段树优化)

本文探讨了如何通过离散化法和线段树优化解决复杂度为O(n^2)的问题,将复杂度降低至O(nlog(n)),通过实例分析了离散化和线段树的应用。

有些需要说明的地方:


以前写线段树时线段树的每个叶节点为一个数字,代表一个区域 (7 ,代表第七个单位长度区域);

本题不同在于,最小单位区域必须有两点代表(2-3 代表从2到3 的一个区域)


上篇扫描线算法复杂度为o(n^2) 本题用离散化法加线段树优化为nlog(n);


#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define lson l,m,rt<<1
#define rson m,r,rt<<1|1
#define INF 1000000100

const int maxn = 210;

double ty[maxn];
int kk;
int find(double value){
int p=lower_bound(ty+1,ty+kk,value) - ty;
//cout<<p<<"-->"<<ty[p]<<endl;
return p;
}

int flag;
struct Line{
double x,y1,y2;
int side;
Line(){}
void get(double xx=0,double yy1=0,double yy2=0,int sidee=0){
        x=xx; y1=yy1; y2=yy2; side=sidee;
    }
bool operator<(const Line& rhs)const{
return x < rhs.x;
}
}line[maxn];
struct Warm_house{
double x;
double y1,y2;
int flag;
 Warm_house(){}
void get(double yy1=0,double yy2=0,int f=0){
    y1=yy1; y2=yy2; flag=f;
}
}warm[maxn<<2];
void build(int l,int r,int rt){
  //  cout<<rt<<endl;
warm[rt].flag=0;
warm[rt].y1=ty[l];
warm[rt].y2=ty[r];
if(l==r-1) return ;
int m=(l+r)>>1;
build(lson);
build(rson);
}
double ans;
int ql,qr,fff;
double x;
void update(int l,int r,int rt){

if(l==r-1){
    //if(ql<=l&&r<=qr){
    //cout<<l<<" "<<r<<endl;
    if(warm[rt].flag>0){
        ans+=(x-warm[rt].x)*(ty[r]-ty[l]);
        warm[rt].x=x;
        warm[rt].flag+=fff;
    }
    else {
        warm[rt].x=x;
        warm[rt].flag+=fff;
    }
    //}
    return ;
}
int m=(r+l)>>1;
if(ql<m) update(lson);
if(qr>m) update(rson);
}
int main()
{
   int n,kase=1;
   double x1,y1,x2,y2;
   while(scanf("%d",&n)==1&&n){
      int id=1;
      for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%lf %lf %lf %lf",&x1,&y1,&x2,&y2);
        ty[id]=y1;
        line[id].get(x1,y1,y2,1);
        id++;
        ty[id]=y2;
        line[id].get(x2,y1,y2,-1);
        id++;
      }

      sort(ty+1,ty+id);
      sort(line+1,line+id);

      kk = unique(ty+1,ty+id)-(ty+1);

      build(1,kk,1);
      ans=0;
      for(int i=1;i<id;i++){
           double gy1=line[i].y1,gy2=line[i].y2;
           x=line[i].x;
           fff=line[i].side;
           ql=find(gy1);
           qr=find(gy2);
           update(1,kk,1);
      }

      printf("Test case #%d\nTotal explored area: ",kase++);
      printf("%.2lf\n\n",ans);
   }
return 0;
}


<think> 嗯...用户这次问的是扫描线算法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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