[Jzoj] 1956. 矩形

本文介绍了一种使用并查集算法解决矩形联通性判断问题的方法。在平面直角坐标系中,通过定义矩形的块概念,判断多个矩形是否相连。并查集用于合并相连的矩形,最终统计独立块的数量。

题目描述

现在我们在一个平面上画了n个矩形。每一个矩形的两边都与坐标轴相平行,且矩形定点的坐标均为整数。现我们定义满足如下性质的图形为一个块:
 每一个矩形都是一个块;
 如果两个块有一段公共的部分,那么这两个块就会形成一个新的块,否则这两个块就是不同的。

题目解析

这题就是判断矩形是否联通,用到并查集合并。

判断是否连通有两种情况:

1、y矩形左上角的横坐标小于x矩形左下角的横坐标或大于x矩形右上角的横坐标则false;y矩形左上角的纵坐标小于x矩形左下角的纵坐标或大于x矩形右上角的横坐标则false

2、当两个矩形出现相交但不重叠的情况放回false;(即只有一个交点)

代码

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
struct rec
{
	int ax,ay,bx,by;
}a[7005];
int n,ans;
int f[7005];
int find(int x) {return f[x]==x?x:f[x]=find(f[x]);}
bool check(rec a,rec b)
{
	if((a.bx<b.ax||b.bx<a.ax)||(a.by<b.ay||b.by<a.ay)) return false;
	if((a.ax==b.bx||a.bx==b.ax)&&(a.ay==b.by||a.by==b.ay)) return false;
	return true;
}
int main()
{
	freopen("pro.in","r",stdin);
	freopen("pro.out","w",stdout);
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++) f[i]=i;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
	  scanf("%d%d%d%d",&a[i].ax,&a[i].ay,&a[i].bx,&a[i].by);
	  for(int j=1;j<i;j++)
	   if(check(a[i],a[j])&&find(i)!=find(j))
	    f[find(i)]=find(j);
	}
	for(int i=1;i<=n;i++) ans+=f[i]==i;
    printf("%d",ans);
}
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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