(51Nod - 1107)斜率小于0的连线数量

(51Nod - 1107)斜率小于0的连线数量

基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题

二维平面上N个点之间共有C(n,2)条连线。求这C(n,2)条线中斜率小于0的线的数量。

二维平面上的一个点,根据对应的X Y坐标可以表示为(X,Y)。例如:(2,3) (3,4) (1,5) (4,6),其中(1,5)同(2,3)(3,4)的连线斜率 < 0,因此斜率小于0的连线数量为2。

Input

第1行:1个数N,N为点的数量(0 <= N <= 50000)
第2 - N + 1行:N个点的坐标,坐标为整数。(0 <= X[i], Y[i] <= 10^9)

Output

输出斜率小于0的连线的数量。(2,3) (2,4)以及(2,3) (3,3)这2种情况不统计在内。

Input示例

4
2 3
3 4
1 5
4 6

Output示例

2

思路:将坐标按x递增排序,若x相等则按y递增排序,答案就是求y的逆序对。注意:斜率不存在的不算,所以上面再x相等时按y递增排序,这样斜率不存在时,不会产生解。

以前我求逆序对一直都是用树状数组,今天刚学到了归并排序求逆序数的方法,所以尝试着用归并排序做。实质很简单,当左右两个序列[l,mid],[mid+1,r]合并时如果a[i]>a[j]那么a[i]后面的数都大于a[j]所以这里会产生mid-i+1个逆序对。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;

typedef long long LL;
const int maxn=50005;
int a[maxn],tmp[maxn];
LL ans;

struct node
{
    int x,y;
}b[maxn];

bool cmp(node a,node b)
{
    return ((a.x<b.x)||(a.x==b.x&&a.y<b.y));
}

void merge(int l,int r)
{
    if(l>=r) return;
    int mid=(l+r)>>1;
    merge(l,mid);
    merge(mid+1,r);
    int i=l,j=mid+1;
    int tot=l;
    while(i<=mid&&j<=r)
    {
        if(a[i]>a[j])
        {
            tmp[tot++]=a[j++];
            ans+=mid-i+1;
        }
        else tmp[tot++]=a[i++];
    }
    while(i<=mid) tmp[tot++]=a[i++];
    while(j<=r) tmp[tot++]=a[j++];
    for(int i=l;i<=r;i++) a[i]=tmp[i];
}

int main()
{
    int n;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        for(int i=0;i<n;i++) scanf("%d%d",&b[i].x,&b[i].y);
        sort(b,b+n,cmp);
        for(int i=0;i<n;i++) a[i]=b[i].y;
        ans=0;
        merge(0,n-1);
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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