二分+思维点点之间最大距离

本文详细介绍了如何解决一个涉及最小化出租车费用的问题,其中LittleQ拥有VIP卡可以降低费用。问题涉及到二维平面上的城镇,每个城镇有坐标和费用减免值。对于一系列查询,我们需要找出能最大化费用减免的城镇。通过建立数据结构并采用二分查找策略,可以有效地找到答案。算法主要关注最优化和搜索策略,适用于处理地理空间数据和费用优化问题。

Problem Description

There are nn towns in Byteland, labeled by 1,2,\dots,n1,2,…,n. The ii-th town's location is (x_i,y_i)(xi​,yi​). Little Q got a taxi VIP card, he can use the VIP card to cut down the taxi fare. Formally, assume Little Q is at (x',y')(x′,y′), if he calls a taxi to drive him to the kk-th town, the VIP card will reduce \min(|x'-x_k|+|y'-y_k|,w_k)min(∣x′−xk​∣+∣y′−yk​∣,wk​) dollars.

Little Q wants to make full use of his VIP card. He will give you qq queries, in each query you will be given his location, and you need to choose a town such that the VIP card will reduce the most taxi fare.

Input

The first line contains a single integer TT (1 \leq T \leq 1001≤T≤100), the number of test cases. For each test case:

The first line contains two integers nn and qq (1 \leq n,q \leq 100,0001≤n,q≤100,000), denoting the number of towns and the number of queries.

Each of the following nn lines contains three integers x_ixi​, y_iyi​ and w_iwi​ (1 \leq x_i,y_i,w_i \leq 10^91≤xi​,yi​,wi​≤109), describing a town.

Each of the following qq lines contains two integers x'x′ and y'y′ (1 \leq x',y' \leq 10^91≤x′,y′≤109), describing a query.

It is guaranteed that the sum of all nn is at most 500,000500,000, and the sum of all qq is at most 500,000500,000.

Output

For each query, print a single line containing an integer, denoting the maximum possible reduced taxi fare.

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N=1e5+5,INF=2e9;
struct node{
	int x,y,w;
	bool operator < (const node &b)
	{
		return w<b.w;
	}
}p[N];
int a[N],b[N],c[N],d[N];
int xx,yy;
int ans=0;
bool pd(int mid)
{
	int mxv=0;
	mxv=max(mxv,xx+yy+a[mid]);
	mxv=max(mxv,xx-yy+b[mid]);
	mxv=max(mxv,-xx+yy+c[mid]);
	mxv=max(mxv,-xx-yy+d[mid]);
	ans=max(ans,min(mxv,p[mid].w));
	return mxv>=p[mid].w;
}
void solve()
{
	int n,q;
	scanf("%d%d",&n,&q);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		int x,y,w;
		scanf("%d%d%d",&x,&y,&w);
		p[i]={x,y,w};
	}
	sort(p+1,p+1+n);
	a[n+1]=b[n+1]=c[n+1]=d[n+1]=-INF;
	for(int i=n;i>=1;i--)
	{
		a[i]=max(a[i+1],-p[i].x-p[i].y);
		b[i]=max(b[i+1],-p[i].x+p[i].y);
		c[i]=max(c[i+1],p[i].x-p[i].y);
		d[i]=max(d[i+1],p[i].x+p[i].y);
	}
	while(q--)
	{
		scanf("%d%d",&xx,&yy);
		ans=0;
		int l=1,r=n;
		while(l<=r)
		{
			int m=(l+r)/2;
			if(pd(m)) l=m+1;
			else r=m-1;
		}
		printf("%d\n",ans);
	}
		
}
int main()
{
	int t;
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		solve();
	}
}

<think>嗯,用户现在想了解如何通过布尔运算将不规则的3D空心物体转换为实心的。之前我已经回答过类似的问题,但用户这次提到的是“不规则”形状,可能需要更具体的步骤。首先,我需要回顾一下之前的回答,看看有没有需要调整的地方。 用户引用了AutoCAD中相切圆的例子,但那个引用可能和当前问题关联不大,不过用户强调要参考之前的对话,所以重点应放在布尔运算的具体应用上。用户的问题明确提到了相加、相减、相交三种操作,需要分别说明每种方法如何应用于不规则的空心物体。 首先,空心物体通常有一个外壳,内部是空的。目标是用布尔运算填满内部空间。对于不规则形状,可能需要更灵活的处理方式。相加操作可能不够,因为如果只是简单添加一个物体,可能无法完全填充内部。这时候可能需要创建一个与内部空间形状匹配的实体,然后进行布尔相加。但如何创建这样的实体呢?可能需要使用相交操作来获取内部空间的结构。 比如,如果有一个不规则的空心物体A,内部空腔的形状可能复杂。可以复制A,缩小或调整得到一个刚好填充内部的物体B,然后通过布尔相交得到两者的重叠部分,也就是内部空腔的形状,再用这个结果与A相加,填充空腔。但这里可能需要多个步骤,或者不同的布尔运算组合。 另外,用户提到的是三种运算方式:相加、相减、相交。需要考虑每种方法如何单独或组合使用。例如,相减操作通常用于去除材料,但如何用它来填充空间呢?可能需要逆向思维,比如用一个完全包围空心物体的实体进行相减,保留外部壳体,但这样可能不适用。或者,如果内部空腔是由另一个物体切割出来的,可以通过反向操作来填充。 对于不规则形状,可能需要先分析空腔的结构。如果空腔是封闭的,可以通过创建与空腔形状一致的实体,然后进行布尔相加来填充。如果无法直接创建这样的实体,可能需要使用相交操作来获取空腔的形状,然后生成对应的实体。 另外,用户可能遇到的挑战包括网格错误、非流形几何体或薄壁结构,这些在布尔运算中容易导致失败。所以在回答中需要提到预处理步骤,比如修复网格、检查闭合性等。 总结一下,步骤可能是:1. 确保空心物体闭合;2. 创建填充内部的实体(可能需要复制、缩放或使用相交);3. 应用布尔运算(相加、相交或相减的组合)将内部填充。需要具体说明每种布尔运算如何应用,尤其是在不规则形状的情况下。 可能还需要举例说明,比如使用Blender或AutoCAD的步骤,或者代码示例。但用户之前提到Python脚本,所以可能需要保持类似的代码结构,但针对不规则形状调整参数。不过不规则形状可能难以用简单代码表示,可能需要更通用的方法。 最后,要确保回答结构清晰,分步骤说明,并提到可能的问题和解决方案,比如预处理模型、检查错误等。这样用户不仅能了解操作步骤,还能处理实际应用中可能出现的问题。</think>### 如何通过布尔运算将不规则空心3D物体转换为实心物体 在3D建模中,将不规则的空心物体转换为实心物体需要根据其几何特性选择合适的布尔运算组合。以下是分步解决方案: --- #### **1. 基础分析:空心结构的定义与问题** - **空心物体特征**:通常由外表面壳体包围内部空腔,且空腔形状可能复杂(如弯曲管道、非对称结构等)。 - **核心目标**:通过布尔运算填补内部空腔,使其成为完全封闭的实心体。 --- #### **2. 布尔运算的关键策略** ##### **方法一:布尔相加(Union)** - **适用场景**:当存在与空腔形状匹配的辅助实体时。 - **操作步骤**: 1. **创建填充体**:设计一个与空腔形状一致的辅助实体(例如通过缩放、复制或偏移原始外壳生成)。 2. **执行相加操作**:将原始外壳与填充体合并,覆盖所有空隙。 3. **验证结果**:检查合并后的模型是否完全封闭(无孔洞或缝隙)[^1]。 - **代码示例(Blender Python API)**: ```python import bpy # 假设已导入空心物体(hollow_obj)和填充体(filler_obj) bpy.context.view_layer.objects.active = hollow_obj bpy.ops.object.modifier_add(type='BOOLEAN') hollow_obj.modifiers["Boolean"].operation = 'UNION' hollow_obj.modifiers["Boolean"].object = filler_obj bpy.ops.object.modifier_apply(modifier="Boolean") ``` ##### **方法二:布尔相减(Difference)逆向应用** - **适用场景**:若空腔由某个“切割体”生成,可通过逆向操作还原实心。 - **操作步骤**: 1. **定位切割体**:确定原始用于生成空腔的切割体(若存在)。 2. **反向相减**:将切割体从更大的实心块中移除,保留原始外壳。 3. **融合结果**:将反向切割后的实体与原始外壳对齐并合并[^1]。 - **示例**: - 原操作:`空心体 = 外壳 - 切割体` - 逆向操作:`实心体 = 实心块 - 切割体 + 外壳` ##### **方法三:布尔相交(Intersection)提取核心** - **适用场景**:当空腔与外壳有明确边界时,通过相交操作提取封闭区域。 - **操作步骤**: 1. **复制外壳**:生成一个与空心物体完全重合的副本。 2. **缩放副本**:向内轻微收缩副本,使其完全位于空腔内部。 3. **相交运算**:对原始外壳和收缩后的副本执行相交操作,生成内部填充体。 4. **最终合并**:将填充体与原始外壳相加[^1]。 ```python # 使用OpenSCAD示例 module hollow_shape() { ... } // 定义不规则空心物体 // 生成收缩副本(向内偏移1单位) scaled_hollow = scale([0.95, 0.95, 0.95]) hollow_shape(); // 相交操作提取填充体 filler = intersection() { hollow_shape(); scaled_hollow; } // 合并为实心 final_solid = union() { hollow_shape(); filler; } ``` --- #### **3. 复杂情况的处理技巧** - **非闭合表面修复**: - 使用网格修复工具(如Blender的“网格 > 清理 > 合并按距离”)确保外壳无裂缝。 - **薄壁结构支撑**: - 若空腔过薄,布尔运算可能导致计算错误,需手动添加支撑结构或调整填充体厚度。 - **参数化控制**: - 在CAD软件(如Fusion 360)中通过“推拉面”或“偏移曲面”生成精确填充体[^1]。 --- #### **4. 常见问题与解决方案** | **问题** | **解决方案** | |-------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | 布尔运算后模型破碎 | 检查网格拓扑,确保操作对象为流形(无重叠面或开放边) | | 填充体无法匹配空腔形状 | 使用“包裹”或“收缩包裹”工具生成自适应填充体(如ZBrush的ZRemesher) | | 软件报错“非实体” | 将模型转换为BREP格式(如STEP)后再执行布尔运算 | --- #### **5. 工作流总结** 1. **分析空腔结构** → 2. **生成填充体** → 3. **执行布尔运算** → 4. **验证封闭性** --- ### 相关问题 1. 如何在Blender中修复布尔运算导致的网格错误? 2. 对于拓扑复杂的空心模型,是否有自动化生成填充体的插件或脚本? 3. 布尔运算在3D打印预处理中有哪些局限性?
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