POJ 2528 Mayor's posters(线段树区间覆盖+离散化)

本文介绍了一种基于线段树的区间覆盖算法,用于解决候选人海报放置问题。通过离散化处理,将大规模区间映射到小规模区间,有效减少空间需求。文章详细解析了算法实现过程,包括线段树的构建、更新和查询操作。

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Mayor's posters

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Description

The citizens of Bytetown, AB, could not stand that the candidates in the mayoral election campaign have been placing their electoral posters at all places at their whim. The city council has finally decided to build an electoral wall for placing the posters and introduce the following rules: 

  • Every candidate can place exactly one poster on the wall. 
  • All posters are of the same height equal to the height of the wall; the width of a poster can be any integer number of bytes (byte is the unit of length in Bytetown). 
  • The wall is divided into segments and the width of each segment is one byte. 
  • Each poster must completely cover a contiguous number of wall segments.


They have built a wall 10000000 bytes long (such that there is enough place for all candidates). When the electoral campaign was restarted, the candidates were placing their posters on the wall and their posters differed widely in width. Moreover, the candidates started placing their posters on wall segments already occupied by other posters. Everyone in Bytetown was curious whose posters will be visible (entirely or in part) on the last day before elections. 
Your task is to find the number of visible posters when all the posters are placed given the information about posters' size, their place and order of placement on the electoral wall. 

Input

The first line of input contains a number c giving the number of cases that follow. The first line of data for a single case contains number 1 <= n <= 10000. The subsequent n lines describe the posters in the order in which they were placed. The i-th line among the n lines contains two integer numbers li and ri which are the number of the wall segment occupied by the left end and the right end of the i-th poster, respectively. We know that for each 1 <= i <= n, 1 <= li <= ri <= 10000000. After the i-th poster is placed, it entirely covers all wall segments numbered li, li+1 ,... , ri.

Output

For each input data set print the number of visible posters after all the posters are placed. 

The picture below illustrates the case of the sample input. 

Sample Input

1
5
1 4
2 6
8 10
3 4
7 10

Sample Output

4

线段树区间覆盖+离散化。

题意:候选人在墙上贴海报,海报的高度相同,宽度不同,先贴的可能会被后贴的盖上,问最后有多少个可见的海报,只要不是全部遮挡完,都算。

方法:

线段树维护一个区间,tree[i].w代表当前维护的区间情况, -1代表没有海报,或者不止一个海报,为v时代表当前区间被第几个海报覆盖。

query:如果w=k,说明有这个编号的海报,vis标记避免重复,然后返回1,如果是叶子节点,则停止,如果不是叶子节点,就继续递归

离散化:

10000000太大,减不了数组,但是10000个海报,最多有20000个点,所以建一个1-10000000到1-20000的映射,这就是离散化了。

在我理解看来就是将一个很大的区间映射为一个很小的区间,而不改变原有的大小覆盖关系,但是注意简单的离散化可能

会出现错误,给出下面两个简单的例子应该能体现普通离散化的缺陷:
例子一:1-10 1-4 5-10
例子二:1-10 1-4 6-10
普通离散化后都变成了[1,4][1,2][3,4]
线段2覆盖了[1,2],线段3覆盖了[3,4],那么线段1是否被完全覆盖掉了呢?
例子一是完全被覆盖掉了,而例子二没有被覆盖

解决的办法则是对于距离大于1的两相邻点,中间再插入一个点,

来自:blog

关于Max*3的问题是因为海报本来两个边是Max*2但是如果两个数之间都加上一个数 那就是 Max*3,然后线段树要开4倍空间所以是12

代码:

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <stack>
#include <cmath>
#include <cstdio>
#define Max 11000
using namespace std;
struct Node {
    int l, r, w;
}tree[Max*12];
int vis[Max*3], init[Max][2], a[Max*3], cnt ,n;
void pushdown(int k) {
    tree[k << 1].w = tree[k << 1 | 1].w = tree[k].w;
    tree[k].w = -1;
}
void build(int k, int l, int r) {
    tree[k].l = l; tree[k].r = r; tree[k].w = -1;
    if(l == r) {
        tree[k].w = -1;
        return ;
    }
    int mid = (l + r) >> 1;
    build(k << 1, l, mid);
    build(k << 1 | 1, mid+1, r);
}
//区间更新
void update(int k, int l, int r, int v) {
    if(l > tree[k].r || r < tree[k].l) return ;
    if(l <= tree[k].l && tree[k].r <= r) {
        tree[k].w = v;
        return ;
    }
    if(tree[k].w != -1) pushdown(k);
    update(k << 1, l, r, v);
    update(k << 1 | 1, l, r, v);
}
int query(int k){
    if(tree[k].w != -1) {
        if(!vis[tree[k].w]) {
            vis[tree[k].w] = 1;
            return 1;
        }
        return 0;
    }
    if(tree[k].l == tree[k].r) {
        return 0;
    }
    return query(k << 1) + query(k << 1 | 1);
}
int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    int t;
    cin >> t;
    while (t--) {
        cnt = 0;
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        memset(init, 0, sizeof(init));
        cin >> n;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            cin >> init[i][0] >> init[i][1];
            a[cnt++] = init[i][0];
            a[cnt++] = init[i][1];
        }
        sort(a, a + cnt);
        // cout << "cnt: " << cnt << endl;
        int tot = unique(a, a + cnt) - a;//去重后的点的个数
        //unique的作用是“去掉”容器中相邻元素的重复元素
        // cout << "tot:" << tot << endl;
        for (int i = tot - 1; i >= 1; i--){
            // cout << a[i] << endl;
            if (a[i] - a[i-1] > 1) {
                a[tot++] = a[i] - 1;
            //要把相差超过1的数据的特点体现出来,使得其之间有空隙。方法就是在这两个数中间再加一个数
            }
        }
        build(1, 1, tot);
        sort(a, a + tot);
        
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            int x = lower_bound(a, a + tot, init[i][0]) - a + 1;//树定义的下标从1开始
            int y = lower_bound(a, a + tot, init[i][1]) - a + 1;
            update(1, x, y, i + 1);//i+1 表示从1到N,第几个区间
        }
        cout << query(1) << endl;
    }
    return 0;
}
/*

1
5
1 4
2 6
8 10
3 4
7 10
*/

C++ AC,G++ RE

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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