二分-矩形分割

该博客讨论了一种在平面上分割矩形的问题,目标是找到一条平行于y轴的直线,使得直线左侧的矩形面积至少等于右侧,并使左侧总面积尽可能大。通过读取输入的大矩形和小矩形信息,使用二分搜索算法来确定最佳分割点。提供的样例输入和输出展示了算法的应用。博主强调了处理边界条件和数组存储小矩形面积在二分查找过程中的关键作用。

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矩形分割
总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB
描述
平面上有一个大矩形,其左下角坐标(0,0),右上角坐标(R,R)。大矩形内部包含一些小矩形,小矩形都平行于坐标轴且互不重叠。所有矩形的顶点都是整点。要求画一根平行于y轴的直线x=k(k是整数) ,使得这些小矩形落在直线左边的面积必须大于等于落在右边的面积,且两边面积之差最小。并且,要使得大矩形在直线左边的的面积尽可能大。注意:若直线穿过一个小矩形,将会把它切成两个部分,分属左右两侧。

输入
第一行是整数R,表示大矩形的右上角坐标是(R,R) (1 <= R <= 1,000,000)。
接下来的一行是整数N,表示一共有N个小矩形(0 < N <= 10000)。
再接下来有N 行。每行有4个整数,L,T, W 和 H, 表示有一个小矩形的左上角坐标是(L,T),宽度是W,高度是H (0<=L,T <= R, 0 < W,H <= R). 小矩形不会有位于大矩形之外的部分。
输出
输出整数n,表示答案应该是直线 x=n。 如果必要的话,x=R也可以是答案。
样例输入
1000
2
1 1 2 1
5 1 2 1
样例输出
5

我的思路:
因为小矩形都在大矩形范围之类,并且互不重叠,坐标又全部是整数型,所以我用一个数组来保存每一列中小矩形所占的面积,然后再使用二分找到k
需要注意的是移动k的条件!具体逻辑见代码

参考代码:

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
### 如何在 Visio 中将矩形等分成多个部分 在 Microsoft Visio 中,可以通过调整形状的几何属性或将辅助线条用于精确分割的方式实现矩形的等分。以下是具体方法: #### 方法一:使用网格和辅助线 Visio 提供了一个的绘图网格系统以及辅助线功能,可以帮助用户精确定位和划分形状。 1. **启用网格对齐** 在菜单栏中选择 `视图` -> 勾选 `显示网格` 和 `捕捉到网格`,这有助于更精准地控制位置[^4]。 2. **添加辅助线** 将鼠标移动至标尺边缘拖动以生成水平或垂直辅助线,并将其放置于目标位置。通过计算矩形的高度和宽度,可以均匀分布这些辅助线来完成等分操作[^5]。 3. **结合尺寸窗口微调** 打开 `查看` -> `任务窗格` -> `形状数据` 或者直接按快捷键 Ctrl+Shift+F,利用此面板输入具体的数值确保每一段完全相等[^6]。 #### 方法二:分解与重新定义路径 如果需要更加复杂的自定义分区,则可能涉及修改基础图形对象本身。 1. **转换为基本形式** 右键点击所选矩形,依次选取 `组合` -> `取消组合` 转化成基础矢量组件[^7]。 2. **编辑顶点** 进入高级编辑模式后,能够单独操控各个节点及其连线从而手动绘制所需的内部界限达到均分效果[^8]。 ```python # 示例代码展示如何基于Python自动化处理图像切割逻辑(仅作概念演示) def divide_rectangle(width, height, parts): divisions = [] step_x = width / parts if orientation == 'horizontal' else 0 step_y = height / parts if orientation != 'horizontal' else 0 current_position = (0, 0) for i in range(parts): new_segment = ( current_position, (current_position[0]+step_x,current_position[1]), (current_position[0]+step_x,current_position[1]+step_y), (current_position[0],current_position[1]+step_y)) divisions.append(new_segment) current_position=(new_segment[-1][0]-step_x,new_segment[-1][1]) return divisions ``` 尽管上述脚本并非针对Visio编写,但它展示了算法层面解决此类问题的一种思路[^9]。
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