Minimal coverage(贪心 区间覆盖)

本文介绍了一种基于贪心策略的区间覆盖算法,旨在从给定的多个线段中选择最少数量的线段,以完全覆盖指定的目标区间[0,M]。通过详细解析算法流程和步骤,包括输入输出格式、样例输入输出,以及具体实现代码,帮助读者深入理解算法原理及其应用。

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Given several segments of line (int the X axis) with coordinates [Li
, Ri
]. You are to choose the minimal
amount of them, such they would completely cover the segment [0, M].
Input
The first line is the number of test cases, followed by a blank line.
Each test case in the input should contains an integer M (1 ≤ M ≤ 5000), followed by pairs “Li Ri”
(|Li
|, |Ri
| ≤ 50000, i ≤ 100000), each on a separate line. Each test case of input is terminated by pair
‘0 0’.
Each test case will be separated by a single line.
Output
For each test case, in the first line of output your programm should print the minimal number of line
segments which can cover segment [0, M]. In the following lines, the coordinates of segments, sorted
by their left end (Li), should be printed in the same format as in the input. Pair ‘0 0’ should not be
printed. If [0, M] can not be covered by given line segments, your programm should print ‘0’ (without
quotes).
Print a blank line between the outputs for two consecutive test cases.
Sample Input
2
1
-1 0
-5 -3
2 5
0 0
1
-1 0
0 1
0 0
Sample Output
0
1
0 1

给你一个数m,然后给你几个区间,让你求这几个区间中能够覆盖[0,m]的最小个数.
明显的贪心.我们按着结尾的大小,由大到小去将区间排序…然后一个一个的去查询,并且随时更新区间.
代码如下:

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

struct node{
	int start;
	int end;
}p[100005],q[100010];
int cmp(const node &a,const node &b)
{
	return a.end>b.end;
}
int s=0;
int e;


int main()
{
	int t;
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		s=0;
		scanf("%d",&e);
		int cnt=0;
		while(scanf("%d%d",&p[cnt].start,&p[cnt].end),p[cnt].end+p[cnt].start)
		{
			cnt++;
		}
		sort(p,p+cnt,cmp);
		int ant=0;
		int i;
		while(s<e)
		{
			for(i=0;i<cnt;i++)
			{
				if(p[i].start<=s&&p[i].end>s)
				{
					s=p[i].end;
					q[ant++]=p[i];
					break;
				}
			}
			if(i==cnt) break;
		}
		if(s<e) printf("0\n");
		else 
		{
			printf("%d\n",ant);
			for(i=0;i<ant;i++)
			{
				printf("%d %d\n",q[i].start,q[i].end);
			}
		}
		if(t) cout<<endl; 
	}
}

努力加油a啊,(o)/~

### 最小圆覆盖问题的贪心二分法实现原理 最小圆覆盖问题是计算几何中的经典问题,目标是在给定一组点的情况下,找到一个半径最小的圆,使得所有点都在该圆内或圆周上。虽然贪心算法和二分法不是直接解决这一问题的首选方法,但在某些特定情况下,可以通过结合贪心思想与二分策略来近似求解。 #### 实现原理 1. **二分法的基本思路**: - 假设答案(即最小圆的半径)在某个范围内,例如从0到最大可能的距离。 - 通过不断缩小范围,逐步逼近最优解。 - 在每一步中,选择一个中间值作为假设的半径,并判断是否存在一个圆可以覆盖所有点且半径不大于该值。 2. **贪心思想的引入**: - 贪心策略通常用于快速构造满足条件的候选解。 - 在二分过程中,当尝试一个中间半径时,可以使用贪心方法快速判断是否能够覆盖所有点。 3. **具体步骤**: - 设定初始搜索范围:`low = 0`,`high = max_distance`(其中`max_distance`是任意两个点之间的最大距离)。 - 进行二分查找: - 计算中间半径 `mid = (low + high) / 2`。 - 使用贪心方法检查是否存在一个半径为 `mid` 的圆能够覆盖所有点。 - 如果存在,则更新 `high = mid`;否则,更新 `low = mid`。 - 当达到预定精度后,输出最终结果。 4. **贪心判断方法**: - 随机选取一个点作为圆心,尝试将其他点放入圆内。 - 如果发现某点无法被当前圆覆盖,则调整圆心位置,使其尽可能覆盖更多点。 - 重复此过程直到所有点都被覆盖或达到最大迭代次数。 #### 示例代码 以下是一个简化版的实现示例,展示了如何结合贪心思想与二分法来解决最小圆覆盖问题: ```python import math def is_covered(points, radius): # 贪心方法:随机选取一个点作为圆心,尝试覆盖所有点 for point in points: cx, cy = point covered = True for px, py in points: if math.hypot(px - cx, py - cy) > radius: covered = False break if covered: return True return False def minimal_enclosing_circle(points): # 初始范围设定 low = 0 high = max(math.hypot(p1[0] - p2[0], p1[1] - p2[1]) for p1 in points for p2 in points) # 设置精度 eps = 1e-6 while high - low > eps: mid = (low + high) / 2 if is_covered(points, mid): high = mid else: low = mid return high # 示例输入 points = [(0, 0), (1, 1), (2, 2)] result = minimal_enclosing_circle(points) print(f"最小圆的半径为: {result}") ``` #### 注意事项 - 上述代码仅为简化示例,实际应用中需要更复杂的贪心策略和优化。 - 精度设置对结果影响较大,需根据具体需求调整。 - 该方法适用于小规模数据集,对于大规模数据可能需要进一步优化。
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