线段树+扫描线【p1884】[Usaco12FEB]过度种植(银)Overplanting …

本文介绍了一种使用扫描线算法解决N个矩形在笛卡尔平面上覆盖总面积的问题,通过离散化处理坐标,利用线段树进行区间更新和查询,实现了高效的面积计算。

Description

在一个笛卡尔平面坐标系里(则X轴向右是正方向,Y轴向上是正方向),有\(N(1<=N<=1000)\)个矩形,第i个矩形的左上角坐标是\((x1, y1)\),右下角坐标是\((x2,y2)\)。问这\(N\)个矩形所覆盖的面积是多少?注意:被重复覆盖的区域的面积只算一次。

Input

第一行,一个整数N。 \((1<=N<=1000)\)

接下来有\(N\)行,每行描述一个矩形的信息,分别是矩形的\(x1、y1、x2、y2\)

其中 \(−10^8<=x1,y1,x2,y2<=10^8\)

Ouput

一个整数,被N个矩形覆盖的区域的面积。

难得遇到一个裸的扫描线的题,竟然没切掉 emmm.

看到\(x,y\)的坐标范围,离散化就好了!

没有一遍切,竟然是没开\(long \ \ long\)!!!

太难受了,关于这个的话就不多BB,网上讲解很多.

大家可以去搜一下。(貌似NOIP不会考,暂且学了)

将来有时间写讲解好了 qwq.

代码

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#define int long long 
#define R register

using namespace std;

const int gz=10086;

inline void in(int &x)
{
    int f=1;x=0;char s=getchar();
    while(!isdigit(s)){if(s=='-')f=-1;s=getchar();}
    while(isdigit(s)){x=x*10+s-'0';s=getchar();}
    x*=f;
}

struct cod
{
    int l,r,h;
    int f;
    bool operator <(const cod&a)const
    {
        return h<a.h;
    }
}edge[gz];

struct tre
{
    int l,r,s;
    int len;
}tr[gz];

#define ls o<<1
#define rs o<<1|1

int x[gz],n,tot;

void build(R int o,R int l,R int r)
{
    tr[o].l=l;tr[o].r=r;
    if(l==r)return;
    R int mid=(l+r)>>1;
    build(ls,l,mid);
    build(rs,mid+1,r);
}

inline void up(R int o)
{
    if(tr[o].s)
        tr[o].len=x[tr[o].r+1]-x[tr[o].l];
    else if(tr[o].l==tr[o].r)
        tr[o].len=0;
    else tr[o].len=tr[ls].len+tr[rs].len;
}

void change(R int o,R int l,R int r,R int del)
{
    if(tr[o].l==l and tr[o].r==r)
    {
        tr[o].s+=del;
        up(o);
        return;
    }
    R int mid=(tr[o].l+tr[o].r)>>1;
    if(r<=mid) change(ls,l,r,del);
    else if(l>mid) change(rs,l,r,del);
    else change(ls,l,mid,del),change(rs,mid+1,r,del);
    up(o);
}

signed main()
{
    in(n);
    for(R int i=1;i<=n;i++)
    {
        R int x1,x2,y1,y2;
        in(x1),in(y1),in(x2),in(y2);
        edge[++tot].l=x1;edge[tot].r=x2;edge[tot].f=-1;
        edge[tot].h=y1;x[tot]=x1;
        edge[++tot].l=x1;edge[tot].r=x2;edge[tot].f=1;
        edge[tot].h=y2;x[tot]=x2;
    }
    sort(edge+1,edge+tot+1);
    sort(x+1,x+tot+1);
    int new_n=1;
    for(R int i=2;i<=tot;i++)
        if(x[new_n]!=x[i])x[++new_n]=x[i];
    build(1,1,new_n);
    int ans=0;
    for(R int i=1;i<=tot;i++)
    {
        R int l=lower_bound(x+1,x+new_n+1,edge[i].l)-x;
        R int r=lower_bound(x+1,x+new_n+1,edge[i].r)-x-1;
        change(1,l,r,edge[i].f);
        ans+=(edge[i+1].h-edge[i].h)*tr[1].len;
    }
    printf("%lld",ans);
}

转载于:https://www.cnblogs.com/-guz/p/9882144.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
### 解决方案 USACO 的题目 **P2895 Meteor Shower S** 是一道经典的 BFS(广度优先搜索)问题,涉及路径规划以及动态障碍物的处理。以下是关于此题目的 C++ 实现方法及相关讨论。 #### 1. 题目概述 贝茜需要在一个二维网格上移动到尽可能远的位置,同时避开由流星造成的破坏区域。每颗流星会在特定时间落在某个位置,并摧毁其周围的五个单元格(中心及其上下左右)。目标是最小化贝茜受到的风险并计算最短到达安全地点的时间[^5]。 --- #### 2. 关键算法思路 为了高效解决这个问题,可以采用以下策略: - 使用 **BFS(广度优先搜索)** 来模拟贝茜可能的行走路线。 - 动态更新地图上的危险区域,确保在每个时刻只考虑有效的威胁。 - 提前预处理所有流星的影响范围,减少冗余计算。 由于直接在每次 BFS 中调用 `boom` 函数可能导致性能瓶颈[^4],因此可以通过优化来降低复杂度。 --- #### 3. 优化建议 为了避免重复标记已知的危险区域,可以在程序初始化阶段完成如下操作: - 创建一个数组记录每个单位时间内哪些坐标会被流星影响。 - 将 BFS 和流星爆炸事件同步进行,仅在必要时扩展新的状态。 这种方法能够显著提升运行速度,尤其对于大规模输入数据(如 $ M \leq 50,000 $),效果尤为明显。 --- #### 4. C++ 示例代码实现 下面提供了一个高效的解决方案框架: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 1e6; int grid[1001][1001]; // 地图大小假设为合理范围内 bool visited[1001][1001]; queue<pair<int, pair<int, int>>> q; // 存储 {time, {x, y}} // 方向向量定义 vector<pair<int, int>> directions = { {-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1} }; void initializeGrid(int N, vector<tuple<int, int, int>>& meteors) { memset(grid, 0, sizeof(grid)); for(auto &[t, x, y] : meteors){ if(t >= N || t < 0) continue; // 超过最大时间或负数忽略 grid[x][y] = max(grid[x][y], t); for(auto &[dx, dy] : directions){ int nx = x + dx, ny = y + dy; if(nx >=0 && nx <1001 && ny>=0 && ny<1001){ grid[nx][ny] = max(grid[nx][ny], t); } } } } bool isValid(int time, int x, int y){ return !(grid[x][y] <= time); // 如果当前时间<=流星爆炸时间则不可通过 } int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int T, X, Y; cin >> T >> X >> Y; vector<tuple<int, int, int>> meteors(T); for(int i=0;i<T;i++) cin >> get<0>(meteors[i]) >> get<1>(meteors[i]) >> get<2>(meteors[i]); initializeGrid(X*Y, meteors); memset(visited, false, sizeof(visited)); q.push({0,{X,Y}}); visited[X][Y]=true; while(!q.empty()){ auto current = q.front(); q.pop(); int currentTime = current.first; int cx = current.second.first, cy = current.second.second; if(isValid(currentTime,cx,cy)){ cout << currentTime; return 0; } for(auto &[dx,dy]:directions){ int nx=cx+dx,ny=cy+dy; if(nx>=0&&nx<1001&&ny>=0&&ny<1001&&!visited[nx][ny]){ if(isValid(currentTime,nx,ny)){ q.push({currentTime+1,{nx,ny}}); visited[nx][ny]=true; } } } } cout << "-1"; // 若无解返回-1 return 0; } ``` 上述代码实现了基于 BFS 的最优路径查找逻辑,并预先构建了流星影响的地图以加速查询过程。 --- #### 5. 进一步讨论 尽管本题的核心在于 BFS 及动态更新机制的应用,但在实际编码过程中仍需注意以下几个方面: - 输入规模较大时应选用快速 IO 方法(如关闭同步流 `ios::sync_with_stdio(false)` 并取消绑定 `cin.tie(NULL)`)。 - 对于超出边界或者无关紧要的数据点可以直接跳过处理,从而节省不必要的运算开销。 - 利用位掩码或其他压缩技术存储访问标志可进一步节约内存资源。 --- ###
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