问题 1555: 线段和点 (思维)

本文解析了一种解决区间覆盖问题的算法,通过排序和双指针技巧,找到最少数量的点来覆盖所有给定的区间,同时介绍了具体的实现思路和代码细节。

问题 1555: 线段和点

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题意:

给你n个点,m个区间,求出最少的点集使得覆盖所有的区间

 

思路:

我们先对区间排下序,然后我们向后遍历的时候,用两个指针

只记录到当前重叠的区间,则在这些区间我们只选择重叠区间的一个点

即可,这样即使最少

然后我们具体是选择哪个点呢,这个可以先将满足的点先全部用队列存起来,

然后我们在求重叠区间的过程中,可以边去掉一些不要的点。

如果队列为空的时候,证明这是出现了新的区间,之前的重叠区间不能将其

包括进来,这时候就要再加一个新的点了。

 

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 10004
int n,m;
int a[N];
struct node
{
    int L;
    int R;
    bool operator <(const node &p) const{
      if(L!=p.L) return L<p.L;
      else return R<p.R;
    }
}s[N];
queue<int>q;
int main()
{
    while(~scanf("%d %d",&n,&m))
    {
        for(int i=0;i<n;i++) scanf("%d",&a[i]);
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%d %d",&s[i].L,&s[i].R);
        }
        sort(s,s+m);
        while(q.size()) q.pop();
        int sum=0,L=s[0].L,R=s[0].R;
        bool flag=1;
        bool f=1;
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            if(s[i].L>L)L=s[i].L;
            if(s[i].R<R) R=s[i].R;
            if(q.size()&&(L>q.front()||R<q.front()))
            {
                while(q.size()&&(L>q.front()||R<q.front()))
                {
                    q.pop();
                    if(q.size()==0)
                    {
                        sum++;
                        flag=1;
                    }
                }
            }
            if(flag)
            {
                L=s[i].L;
                R=s[i].R;
                flag=0;
                bool v=0;
                for(int j=0;j<n;j++)
                {
                    if(a[j]>=s[i].L&&a[j]<=s[i].R)
                    {
                        q.push(a[j]);
                        v=1;
                    }
                }
                if(!v) {
                    f=0;
                    break;
                }
            }
        }
        if(f)
        printf("%d\n",sum+1);
        else printf("-1\n");
    }
    return 0;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/zhgyki/p/10380728.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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