[Usaco2018 Feb]Slingshot 多种实现-附完整代码

这篇博客介绍了Usaco2018 Feb竞赛中关于Slingshot问题的解决方案,包括暴力算法的PHP实现、使用树形数组优化的PHP版本,以及多进程暴力算法的Python版本。文章详细阐述了问题说明、输入输出格式,并提供了样例输入输出。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

原题参考:http://www.usaco.org/index.php?page=viewproblem2&cpid=816&lang=zh

问题说明

FarmerJohn最讨厌的农活是运输牛粪。为了精简这个过程,他产生了一个新奇的想法:与其使用拖拉机拖着装满牛粪的大车从一个地点到另一个地点,为什么不用一个巨大的便便弹弓把牛粪直接发射过去呢?(事实上,好像哪里不太对……)FarmerJohn的农场沿着一条长直道路而建,所以他农场上的每个地点都可以简单地用该地点在道路上的位置来表示(相当于数轴上的一个点)。FJ建造了N个弹弓(1≤N≤10^5),其中第i个弹弓可以用三个整数xi,yi以及ti描述,表示这个弹弓可以在ti单位时间内将牛粪从位置xi发射到位置yi。FJ有M堆牛粪需要运输(1≤M≤10^5)。第j堆牛粪需要从位置aj移动到位置bj。使用拖拉机运输牛粪,经过路程d需要消耗d单位时间。FJ希望通过对每一堆牛粪使用至多一次弹弓来减少运输时间。FJ驾驶没有装载牛粪的拖拉机的时间不计。对这M堆牛粪的每一堆,在FJ可以在运输过程中使用至多一次弹弓的条件下,帮助FJ求出其最小运输时间。
 

输入格式(文件名:slingshot.in):

输入的第一行包含N和M。下面N行,每行用xi,yi,ti(0≤xi,yi,ti≤10^9)描述了一个弹弓。最后M行用aj和bj描述了需要移动的牛粪。
 

输出格式(文件名:slingshot.out):

输出M行,每堆牛粪一行,表示运输这堆牛粪需要的最短时间。
 

输入样例:

3

0 10 1

13 8 2 

12

5 2 

20 7

输出样例:

4

3

10

在这里,第一堆牛粪需要从位置1移动到位置12。不使用弹弓的话,会消耗11单位时间。但是,如果使用第一个弹弓,只需消耗1单位时间移动到位置0(弹弓的发射点),1单位时间将弹弓通过空中弹射并着陆在位置10(弹弓的目的地),然后2单位时间把牛粪移动到位置12。第二堆牛粪的最佳移动方案是不使用弹弓,第三堆牛粪应该使用第二个弹弓。

实现

暴力算法(PHP版本)

<?php

/**
 * 牛粪弹弓基类
*/
class SlingshotBase
{
    /**
     * @var  弹弓数组
    */
    public $slingshot_desc = array();

    /**
     * @var 牛粪数组
    */
    public $cow_dung_position = array();

   /**
    * @var 最小步数数组
   */
    public $mininum_steps = array();

   /**
    * @var 异常信息
   */
    public $error = array();

    /**
     * @var 弹弓数
    */
    public $n = 0;

    /**
     * @var 牛粪数
    */
    public $m  = 0;

    /**
     * 构造函数  
    */
    public function __construct($filename)
    {
        $contents_from_file = file($filename, FILE_IGNORE_NEW_LINES); //忽略文件末尾的换行符
        if (empty($contents_from_file) || count($contents_from_file) < 1) {
            throw new Exception('读取文件失败');
        }

        $n = 0;
        $m = 0;

        foreach ($contents_from_file as $idx => $line) {
            $line_split = preg_split("/\s+/", $line); //多个空格分割

            if ($idx < 1) {
                $this->_nm($n, $m, $idx, $line_split); //第一行,构建 n, m
            } else if ($idx <= $n   ) {
                $this->_slingshot($idx, $line_split); // 1< i< n,构建弹弓数组
            } else if ($idx <= $n + $m ) {
                $this->_cowdung($idx, $line_split); // n < i < m,构建牛粪数组
            } else {
                break; //忽略,其他行
            }
        }

        if (!empty($this->error)) {
            throw new Exception(implode("\r\n", $this->error));
        }

        $this->n = $n;
        $this->m = $m;
    }

    /**
     * 构建变量: $n 和 $m
     * @param: $n int return 
     * @param: $m int return
     * @param: $idx int  当前行号,异常时给出行号信息
     * @param: $line_split = array(int,int) 
    */
    private function _nm(&$n, &$m, $idx, $line_split)
    {
        if (count($line_split) != 2) {
            array_push($this->error, '第[' . $idx . ']行格式不对: 只能包含n m 2个数字并且以空格分隔');
        } else {
            $n = $line_split[0];
            $m = $line_split[1];
        }
    }

    /**
     * 构建类变量: $this->slingshot_desc
     * @param: $idx int  当前行号,异常时给出行号信息
     * @param: $line_split = array(int,int)
    */
    private function _s
我正在编辑【c++】代码,题目是 # P4088 [USACO18FEB] Slingshot P ## 题目描述 Farmer John 最不喜欢的农活之一就是到处搬运牛粪。为了简化这一过程,他想出了一个有趣的主意:与其用拖拉机后面的拖车搬运牛粪,为什么不通过一个巨大的牛粪弹弓将其射到空中呢?(确实,可能会出什么问题呢……) Farmer John 的农场建在一条笔直的长路上,因此农场上的任何位置都可以简单地用其在这条路上的位置来描述(实际上就是数轴上的一个点)。FJ 建造了 $N$ 个弹弓($1 \leq N \leq 10^5$),其中第 $i$ 个弹弓由三个整数 $x_i$、$y_i$ 和 $t_i$ 描述,表示这个弹弓可以将牛粪从位置 $x_i$ 射到位置 $y_i$,仅需 $t_i$ 个单位时间。 FJ 有 $M$ 堆牛粪需要搬运($1 \leq M \leq 10^5$)。第 $j$ 堆牛粪需要从位置 $a_j$ 搬运到位置 $b_j$。用拖拉机搬运牛粪,每移动距离 $d$ 需要 $d$ 个单位时间。FJ 希望通过允许每堆牛粪最多使用一次弹弓来减少搬运时间。FJ 在没有牛粪的情况下移动拖拉机的时间不计入搬运时间。 对于每堆牛粪,请帮助 FJ 确定在最多使用一次弹弓的情况下,搬运所需的最少时间。 ## 输入格式 输入的第一行包含 $N$ 和 $M$。接下来的 $N$ 行每行描述一个弹弓,包含三个整数 $x_i$、$y_i$ 和 $t_i$($0 \leq x_i, y_i, t_i \leq 10^9$)。最后的 $M$ 行描述需要搬运的牛粪堆,每行包含两个整数 $a_j$ 和 $b_j$。 ## 输出格式 输出 $M$ 行,每行对应一堆牛粪,表示搬运所需的最少时间。 ## 输入输出样例 #1 ### 输入 #1 ``` 2 3 0 10 1 13 8 2 1 12 5 2 20 7 ``` ### 输出 #1 ``` 4 3 10 ``` ## 说明/提示 在这里,第一堆牛粪需要从位置 $1$ 搬运到位置 $12$。如果不使用弹弓,这将花费 $11$ 个单位时间。然而,使用第一个弹弓,花费 $1$ 个单位时间将牛粪移动到位置 $0$(弹弓的起点),$1$ 个单位时间将牛粪射到位置 $10$(弹弓的终点),然后花费 $2$ 个单位时间将牛粪移动到位置 $12$。第二堆牛粪最好不使用弹弓搬运,而第三堆牛粪应使用第二个弹弓搬运。 ,请帮我检查并改正错误点。我的原始代码如下: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e5+5; int n,m; struct Node{ int x,y,z; }a[2*N]; bool cmp1(Node x,Node y){ if(x.x!=y.x){ return x.x<y.x; } if(x.z!=y.z){ return x.z>y.z; } if(x.y!=y.y){ return x.y<y.y; } return 1; } bool cmp2(Node x,Node y){ if(x.x!=y.x){ return x.x>y.x; } if(x.z!=y.z){ return x.z>y.z; } if(x.y!=y.y){ return x.y<y.y; } return 1; } int ans[N]; int lowbit(int x){ return x&(-x); } class xdtr{ public: struct Node{ int l,r; int mi; Node *cl,*cr; int mid(){ return (l+r)/2; } }; int h; Node tr[N*4]; Node* add(int l,int r){ tr[++h]={l,r,(int)1e9,nullptr,nullptr}; return &tr[h]; } Node* head; xdtr(){ h=0; head=add(0,n); } Node* zl(Node *x){ if(x->cl==nullptr){ x->cl=add(x->l,x->mid()); } return x->cl; } Node* zr(Node *x){ if(x->cr==nullptr){ x->cr=add(x->mid()+1,x->r); } return x->cr; } void push_up(Node *x){ x->mi=min(zl(x)->mi,zr(x)->mi); } int query(Node *x,int l,int r){ if((l<=x->l)&&(x->r<=r)){ return x->mi; } int ans=1e9; if(x->mid()<r){ ans=min(ans,query(zl(x),l,r)); } if(l<x->mid()){ ans=min(ans,query(zr(x),l,r)); } return ans; } int query(int l,int r){ return query(head,l,r); } void update(Node *x,int r,int a){ if((r==x->l)&&(x->r==r)){ x->mi=min(x->mi,a); } if(x->mid()<r){ update(zl(x),r,a); } if(r<x->mid()){ update(zr(x),r,a); } push_up(x); } void update(int x,int a){ } }w1,w2,w3,w4; int main(){ cin>>n>>m; for(int i=1;i<=n;++i){ cin>>a[i].x>>a[i].y>>a[i].z; } for(int i=1;i<=m;++i){ cin>>a[n+i].x>>a[n+i].y; a[n+i].z=-i; ans[i]=abs(a[n+i].x>>a[n+i].y); } sort(a+1,a+1+n+m,cmp1); for(int i=1;i<=n+m;++i){ if(a[i].z<0){ ans[-a[i].z]=min(ans[-a[i].z],w2.query(0,a[i].y)+a[i].x+a[i].y); ans[-a[i].z]=min(ans[-a[i].z],w3.query(a[i].y,n)+a[i].x-a[i].y); }else{ w2.update(a[i].y,-a[i].x-a[i].y+a[i].z); w3.update(a[i].y,-a[i].x+a[i].y+a[i].z); } } sort(a+1,a+1+n+m,cmp2); for(int i=1;i<=n+m;++i){ if(a[i].z<0){ ans[-a[i].z]=min(ans[-a[i].z],w1.query(0,a[i].y)-a[i].x+a[i].y); ans[-a[i].z]=min(ans[-a[i].z],w4.query(a[i].y,n)-a[i].x-a[i].y); }else{ w1.update(a[i].y,+a[i].x-a[i].y+a[i].z); w4.update(a[i].y,+a[i].x+a[i].y+a[i].z); } } for(int i=1;i<=m;++i){ cout<<ans[i]<<endl; } return 0; }
最新发布
03-11
<think>好的,我现在需要帮助用户检查他们的C++代码,解决P4088 [USACO18FEB] Slingshot P的问题。首先,我得仔细阅读题目描述,理解问题需求。 题目大意是说,Farmer John有N个弹弓,每个弹弓可以将牛粪从x_i运到y_i,花费t_i时间。然后有M次查询,每次需要将牛粪从a_j运到b_j。可以选择不使用弹弓,直接运输,时间就是两点之间的距离;或者选择使用一个弹弓,那么运输时间包括从a_j到弹弓起点x_i的时间,加上弹弓的时间t_i,再加上从y_i到b_j的时间。我们需要对每个查询,计算这两种情况中的最小值。 用户的代码看起来是想通过某种数据结构来处理这个问题。但显然代码中有一些错误,比如线段树的实现部分,还有排序比较函数的问题,以及一些变量名或运算符错误。 首先,我来看看用户的代码结构。用户定义了结构体Node,其中包含x、y、z三个字段,可能分别代表弹弓的起点、终点、时间,或者查询的a_j、b_j和标识符。然后用户将弹弓和查询混合在一个数组a中,排序后进行处理。 在main函数中,用户将弹弓和查询合并到一个数组里,排序后进行两次不同的处理,分别使用不同的比较函数cmp1和cmp2。然后,每次处理时,根据是否是查询(通过z的正负来判断),更新线段树中的值或者查询最小值。 接下来,我需要找出代码中的错误点: 1. 在ans的初始化部分,用户写的是ans[i] = abs(a[n+i].x >> a[n+i].y)。这里的“>>”应该是“-”操作符,因为用户想计算a_j到b_j的直接距离,即|a_j - b_j|。而位运算符“>>”会导致错误的结果。比如,如果a_j是5,b_j是2,那么5>>2是1,而正确的距离是3。这明显是一个低级错误,必须修正。 2. 线段树的实现存在问题。在用户定义的xdtr类中,update函数的实现不正确。当前的update函数中,递归调用时没有正确划分区间。比如,当处理右子树时,应该是mid+1到r,但用户的条件判断可能有问题。此外,线段树的update操作需要确保找到正确的节点,并且递归更新后合并结果。用户当前的update函数中,条件判断可能不正确,导致无法正确更新线段树中的节点。例如,原代码中的update函数中的条件判断写反了,应该根据r的位置决定进入左子树还是右子树。 3. 在线段树的query函数中,用户在处理左右子树的递归调用时,条件判断可能有误。比如,原代码中的判断条件是if (x->mid() < r) 则查询左子树,这似乎有问题。正确的逻辑应该是,如果查询区间的左边界在mid的左边,则进入左子树,或者右边界在mid右边则进入右子树。或者可能条件写反了,导致查询范围不正确。 4. 线段树的初始化可能存在错误。用户创建线段树的根节点时,使用add(0, n),但这里的n可能是指弹弓的数量,而线段树维护的可能是坐标的范围,但坐标的范围可能很大(题目中坐标可以到1e9),所以直接使用这样的线段树可能无法处理。这说明用户可能误解了线段树的结构,应该对坐标进行离散化处理,否则线段树节点会过多,导致内存不足或运行错误。 5. 比较函数cmp1和cmp2可能存在错误。例如,cmp1中对x.x的比较是升序排列,而cmp2中是降序。这可能与后续的处理有关,比如弹弓的x坐标和查询的x坐标之间的关系,从而影响到线段树的查询和更新顺序是否正确。需要确认排序逻辑是否正确,以确保处理顺序的正确性。 6. 在线段树的更新部分,比如w2.update的参数是否正确。例如,弹弓的y坐标是否被正确插入线段树中,而线段树的节点可能没有正确离散化,导致无法正确维护最小值。 7. 用户可能没有对坐标进行离散化处理,导致线段树无法处理大范围的坐标。例如,弹弓的y坐标可能高达1e9,而线段树的每个节点都维护一个具体坐标的话,会导致线段树的深度极大,无法有效构建。因此,必须将y坐标离散化,将坐标映射到较小的索引范围内,才能使用线段树进行有效处理。 8. 用户代码中的线段树类xdtr中的update函数实现完整。在用户代码的update函数中,参数是r和a,但代码中的实现似乎只处理了当前节点的更新条件,而没有正确递归到子节点。例如,原代码中的update函数中,当处理右子树时,可能错误地进入左子树的条件,导致无法正确更新对应的位置。 现在,我需要逐一分析这些错误,并给出修正建议。 首先,关于ans的初始化错误。用户的代码中将直接运输的时间计算为abs(a_j - b_j),但写成了a_j >> b_j。应该将>>改为-。例如,原代码中的: ans[i]=abs(a[n+i].x>>a[n+i].y); 应该改为: ans[i] = abs(a[n+i].x - a[n+i].y); 这是一个明显的运算符错误,必须修正。 其次,线段树的离散化问题。原题中的坐标范围很大,无法直接建立线段树。因此,用户需要将所有的y坐标(弹弓的y_i和查询中的b_j)收集起来,进行排序和去重,得到一个离散化的坐标列表,然后在线段树中使用这些离散后的索引。否则,线段树无法处理高达1e9的坐标,导致内存爆炸或者递归过深。用户当前的代码中没有进行离散化,所以这是必须修正的问题。 第三,线段树的update和query函数的实现是否正确。比如,在用户的query函数中,当前的条件判断: if(x->mid() < r) { // 进入左子树?这可能不正确,因为mid是中间值,若查询的r大于mid,应该进入右子树? 这似乎有问题。正确的逻辑是,如果当前节点的左子节点的右端点(x->mid())大于等于查询的左端点,则需要进入左子树;而如果右子节点的左端点(x->mid()+1)小于等于查询的右端点,则需要进入右子树。例如,正确的条件可能应该是: 如果左子节点的区间和查询区间有交集,则递归左子树;同理处理右子树。用户的代码中的条件可能颠倒了左右子树的处理方向,导致查询错误。 例如,原代码中的query函数: int query(Node *x,int l,int r){ if((l<=x->l)&&(x->r<=r)){ return x->mi; } int ans=1e9; if(x->mid() < r){ ans=min(ans,query(zl(x),l,r)); } if(l < x->mid()){ ans=min(ans,query(zr(x),l,r)); } return ans; } 这里的条件判断可能不正确。比如,当查询的r大于x->mid()时,可能应该进入右子树,而用户这里进入的是左子树?或者可能条件写反了? 举个例子,比如当前节点的区间是[0,4],mid是2。如果查询的r是3,那么x->mid()(即2) < r(3)为真,所以进入左子树。左子树的区间是[0,2],而查询的r是3,此时进入左子树可能无法覆盖到整个查询范围。正确的做法应该是,根据查询区间是否与左子树或右子树的区间有重叠来决定是否递归。 正确的条件应该是: 如果查询的区间的左边界 <= x->mid(),则需要递归左子树; 如果查询的右边界 > x->mid(),则需要递归右子树。 因此,用户的条件判断可能颠倒了左右子树的处理。例如,对于左子树的条件,应该是判断是否有交集,而不是当前节点的mid是否小于r。因此,原代码中的条件判断是错误的,需要修正。 例如,正确的条件可能是: if (l <= x->mid()) { ans = min(ans, query(zl(x), l, r)); } if (r > x->mid()) { ans = min(ans, query(zr(x), l, r)); } 但原代码中的条件是: if(x->mid() < r){ ans=min(ans,query(zl(x),l,r)); } if(l <x->mid()){ ans=min(ans,query(zr(x),l,r)); } 这可能错误。例如,当x->mid() < r,说明r在右子树中,应该进入右子树,但原代码却进入了左子树。因此,这里的条件判断是错误的,导致查询的范围不正确。这会导致线段树的查询结果错误,必须修正。 同理,在update函数中的条件判断可能也存在同样的问题。例如,原代码中的update函数: void update(Node *x,int r,int a){ if((r==x->l)&&(x->r==r)){ x->mi=min(x->mi,a); } if(x->mid() < r){ update(zl(x),r,a); } if(r < x->mid()){ update(zr(x),r,a); } push_up(x); } 这里的逻辑似乎是要找到r所在的叶节点,然后更新。但是,条件判断中的x->mid() < r和r < x->mid()可能有错误。例如,如果r在右子树(即r > x->mid()),那么应该进入右子树,但原代码的条件是x->mid() < r时进入左子树?这明显是错误的。比如,当前节点的mid是5,r是6,x->mid() < r为真,则进入左子树?这显然不正确。正确的做法应该是根据r所在的位置决定进入左子树还是右子树。 所以,update函数的条件判断是错误的。正确的逻辑应该是: 如果当前节点是叶子节点,就更新它的mi值。否则,如果r <= x->mid(),递归左子树;否则,递归右子树。然后push_up。 但用户当前的代码中的条件判断是错误的。例如,当r在右子树时,原代码的条件x->mid() < r成立,此时进入左子树?这显然错误。正确的应该是,如果r在右子树,那么应该进入右子树,而原代码中的条件判断可能颠倒了左右。 这说明用户的线段树实现存在严重的逻辑错误,导致更新和查询操作无法正确执行。必须重新设计线段树的update和query函数。 此外,用户在线段树的初始化时,可能没有正确设置线段树的区间范围。例如,原代码中的w1,w2,w3,w4线段树,它们的初始区间可能设置得不正确。比如,xdtr的构造函数中,创建根节点时,使用add(0, n),其中n是弹弓数量,这可能不正确,因为线段树的区间应该覆盖离散化后的y坐标的范围,而不是弹弓的数量。这进一步说明用户未进行离散化处理,导致线段树的结构错误。 另外,用户在线段树的更新操作中,比如w2.update(a[i].y, ...),此时a[i].y的值可能非常大(如1e9),而线段树的区间可能没有被正确离散化,导致线段树无法处理这样的坐标。因此,离散化步骤是必须的。 综上所述,用户的代码存在以下主要问题: 1. 运算符错误:在计算初始距离时,将减法写成了右移运算符。 2. 未进行坐标离散化:导致线段树无法处理大范围的坐标,必须收集所有可能的y坐标(弹弓的y_i和查询的b_j)进行离散化。 3. 线段树的query和update函数中的条件判断错误,导致递归进入错误的子树。 4. 线段树的初始化区间范围错误,应该基于离散化后的坐标范围,而非弹弓数量n。 5. 比较函数cmp1和cmp2可能未正确排序,影响后续处理顺序。 6. 线段树的update函数实现完整,比如用户定义的xdtr类中的update函数参数列表与实际调用不匹配。例如,用户代码中的void update(int x, int a)的函数体是空的,这会导致编译错误或者运行时错误。 现在,我需要逐步修正这些问题。 首先,运算符错误:将>>改为-。 其次,离散化处理。需要收集所有弹弓的y_i和所有查询的b_j,将它们排序并去重,得到一个离散化的数组。然后,在线段树中使用离散化后的索引,而不是原始坐标。 第三,修正线段树的查询和更新逻辑。确保在递归时正确进入左子树或右子树。 第四,比较函数是否正确?例如,在第一次排序cmp1中,用户是否按x升序排列,而在处理时,是否按照x从小到大处理弹弓和查询?这可能涉及到离线处理的方式是否正确。比如,对于每个查询(a_j, b_j),可能要考虑弹弓的x_i <= a_j的情况,或者x_i >= a_j的情况,这取决于问题的处理方式。 原题中的思路可能需要分情况讨论弹弓的使用情况。例如,考虑两种情况:弹弓的起点x_i在a_j的左边或右边,以及弹弓的终点y_i在b_j的左边或右边。可能,这需要拆分成四种情况,并用不同的公式计算总时间,并维护不同的线段树来查询最小值。 比如,对于弹弓i的使用,总时间为: 时间 = |a_j - x_i| + t_i + |y_i - b_j| 这可以分解为不同的情况。例如,将式子展开为四种情况: 1. x_i <= a_j,y_i <= b_j → (a_j - x_i) + (b_j - y_i) + t_i = (a_j + b_j) + (-x_i - y_i) + t_i 2. x_i <= a_j,y_i >= b_j → (a_j - x_i) + (y_i - b_j) + t_i = (a_j - b_j) + (-x_i + y_i) + t_i 3. x_i >= a_j,y_i <= b_j → (x_i - a_j) + (b_j - y_i) + t_i = (-a_j + b_j) + (x_i - y_i) + t_i 4. x_i >= a_j,y_i >= b_j → (x_i - a_j) + (y_i - b_j) + t_i = (x_i + y_i) - (a_j + b_j) + t_i 然后,可以将这些表达式中的变量进行分离,以便用不同的线段树来维护不同条件下的最小值。例如,对于情况1,式子可以表示为(a_j + b_j) + [t_i -x_i -y_i]。这部分的[t_i -x_i -y_i]对于每个弹弓来说是一个定值,当处理查询时,a_j + b_j是固定的,因此需要找到最小的[t_i -x_i -y_i],然后加上a_j + b_j即可。这种情况下,线段树需要维护弹弓的y_i的值对应的最小值。 但为了处理这些不同的情况,可能需要将弹弓按照x_i和y_i的方向进行排序,并在线段树中维护相应的最小值。例如,当处理情况1时,可能需要弹弓的x_i <= a_j且y_i <= b_j,因此需要将弹弓按照x_i排序,并且在查询时找到所有x_i <= a_j,并且y_i <= b_j的弹弓,然后取对应的最小值。 但这可能比较复杂,所以常见的做法是离线处理所有查询,将弹弓和查询按一定顺序排序,然后利用扫描线的方法,逐步将弹弓添加到线段树中,同时处理查询,这样可以确保在处理查询时,线段树中已经包含了所有满足条件的弹弓。 例如,对于情况1,可以按照x_i从小到大排序弹弓和查询的a_j。当处理查询时,所有x_i <= a_j的弹弓已经被处理过,并被插入到线段树中。线段树维护的是y_i <= b_j对应的最小值。此时,对于查询,可以查询线段树中y_i <= b_j的最小值,然后加上a_j + b_j得到情况1的总时间。 类似地,其他情况也需要不同的排序和线段树维护方式。这可能需要多次扫描和不同的线段树结构。 用户的代码中似乎处理了四个线段树(w1, w2, w3, w4),这可能对应四种不同的情况。例如: - w2对应情况1:式子为a_j + b_j + (t_i -x_i -y_i) → 最小值是 (t_i -x_i -y_i),所以线段树维护这个值,当查询时,如果y_i <= b_j,则取最小值加上a_j + b_j。 - w3对应情况2:式子为a_j - b_j + (t_i -x_i + y_i) → 需要维护t_i -x_i + y_i的最小值,当y_i >= b_j。 - w1和w4可能对应其他两种情况。 但用户可能没有正确实现这些逻辑,或者线段树的维护方式存在错误。 回到用户的代码,我需要更仔细地分析其逻辑。 在第一次排序(cmp1)后,用户将弹弓和查询按x升序排列。对于每个弹弓,用户将其插入到w2和w3线段树中。对于每个查询,用户查询w2线段树中的最小值,其中y <=当前查询的b_j,以及w3线段树中y >=当前查询的b_j的情况。例如: 当处理到某个查询时,此时已经处理了所有x_i <= a_j的弹弓。此时,对于这些弹弓,用户可能将这些弹弓的某些值插入到线段树中。例如,w2维护的是某个与y相关的值,当弹弓的y_i <=当前查询的b_j时,可以获取对应的最小值。 在第二次排序(cmp2,按x降序),处理弹弓的x_i >= a_j的情况,此时可能处理另外两种情况,使用w1和w4线段树。 但是,用户的线段树实现存在离散化的问题,以及查询和更新条件错误的问题,导致无法正确获取最小值。 现在,针对这些错误,我需要逐步修正。 首先,修正运算符错误:将ans[i]=abs(a[n+i].x>>a[n+i].y)改为ans[i]=abs(a[n+i].x - a[n+i].y)。 其次,实现离散化。收集所有弹弓的y_i和所有查询的b_j,然后排序去重,得到离散化的数组。例如: vector<int> ys; for 所有弹弓i,添加y_i到ys; for 所有查询j,添加b_j到ys; 排序并去重ys; 然后,对于每个y,可以用lower_bound找到对应的离散化后的索引。 然后,线段树的区间应基于离散化后的索引范围,而不是原始的坐标。例如,离散化后的坐标数目为k,线段树的区间是[0, k-1],每个索引对应一个离散化的y值。 第三,修正线段树的query和update逻辑。例如,在query函数中,正确的条件判断应该是: void query(Node *x, int l, int r) { if (x的区间完全包含在[l, r]中) 返回x->mi; int mid = x->mid(); int ans = INF; if (l <= mid) ans = min(ans, query左子树); if (r > mid) ans = min(ans, query右子树); return ans; } 同样,在update函数中,应该根据r的位置,判断是进入左子树还是右子树。例如,在离散化的索引中,要找到对应的位置,并递归更新。 第四,修正线段树的初始化和构建方式。例如,线段树的根节点的区间应该是离散化后的最小和最大索引,而不是n的值。 第五,检查比较函数是否正确。例如,cmp1和cmp2的排序顺序是否确保在处理查询时,所有满足条件的弹弓已经被处理。例如,cmp1是按x升序排列,因此当处理到某个查询时,所有x_i <= a_j的弹弓已经被处理,可以插入到线段树中。这可能正确,但需要确保比较函数中的排序是正确的。 第六,检查线段树的更新和查询时的参数是否正确。例如,在弹弓的y_i离散化后的索引是否正确,查询时是否使用离散化后的b_j的索引。 现在,我需要具体分析用户的代码,并逐步修正。 首先,处理运算符错误: 原代码中: ans[i]=abs(a[n+i].x>>a[n+i].y); 应改为: ans[i]=abs(a[n+i].x - a[n+i].y); 这是一个明显的错误。 接下来,离散化处理。 用户代码中的线段树需要维护y坐标的值。但由于y坐标的范围可能很大,必须离散化。 所以,在main函数开始处,收集所有的y_i(弹弓)和b_j(查询),然后将它们离散化。 修改后的代码可能如下: 在main函数中: vector<int> ys; for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> a[i].x >> a[i].y >> a[i].z; ys.push_back(a[i].y); // 弹弓的y_i } for (int i = 1; i <= m; ++i) { cin >> a[n+i].x >> a[n+i].y; a[n+i].z = -i; ys.push_back(a[n+i].y); // 查询的b_j } sort(ys.begin(), ys.end()); ys.erase(unique(ys.begin(), ys.end()), ys.end()); int cnt = ys.size(); // 离散化后的坐标数目 然后,对于每个弹弓的y_i和查询的b_j,将其转换为离散化的索引。例如: 在预处理弹弓和查询时,将它们的y值替换为离散化的索引。或者在线段树中处理离散化的索引。 例如,在弹弓处理时: for (int i = 1; i <= n; ++i) { a[i].y = lower_bound(ys.begin(), ys.end(), a[i].y) - ys.begin() + 1; // 假设离散化后的索引从1开始 } for (int i = 1; i <= m; ++i) { a[n+i].y = lower_bound(ys.begin(), ys.end(), a[n+i].y) - ys.begin() + 1; } 这样,所有y相关的坐标都被转换为离散化的索引,范围在1到cnt之间。 然后,线段树的初始区间应该是1到cnt,而不是n或者其他数值。例如,在xdtr的构造函数中: head = add(1, cnt); // 假设离散化后的索引从1开始 这样,线段树的区间范围正确。 然后,在线段树的query和update中,处理的是离散化后的索引。 现在,处理线段树的query和update函数的逻辑错误。 原代码中的query函数: int query(Node *x, int l, int r) { if (x的区间被包含) return x->mi; int ans = INF; if (x->mid() < r) { ans = min(ans, query左子树); } if (l < x->mid()) { ans = min(ans, query右子树); } } 这里的条件判断是错误的。正确的方式是: 如果当前查询的l <= x->mid(),则递归左子树; 如果当前查询的r > x->mid(),则递归右子树。 例如: 修改为: int query(Node *x, int l, int r) { if (x->l >= l && x->r <= r) { return x->mi; } int ans = 1e9; int mid = x->mid(); if (l <= mid) { ans = min(ans, query(zl(x), l, r)); } if (r > mid) { ans = min(ans, query(zr(x), l, r)); } return ans; } 同样,在update函数中: void update(Node *x, int pos, int val) { if (x->l == x->r) { x->mi = min(x->mi, val); return; } int mid = x->mid(); if (pos <= mid) { update(zl(x), pos, val); } else { update(zr(x), pos, val); } push_up(x); } 注意,这里的pos是离散化的索引,需要确保在正确的子节点中更新。 用户原来的update函数中的参数是r,但可能应该是一个位置pos。比如,函数应该更新pos位置的值。原代码中的update函数中的参数是r,可能想表示要更新的位置是r,但逻辑错误。 此外,用户在线段树的类中,原代码中的update函数: void update(Node *x, int r, int a) { if ((r == x->l) && (x->r == r)) { x->mi = min(x->mi, a); return; } if (x->mid() < r) { update(zl(x), r, a); } if (r < x->mid()) { update(zr(x), r, a); } push_up(x); } 这里的条件判断是错误的。例如,如果当前节点的区间是[5,10],mid是7,而r是8,那么x->mid() < r为7 <8,所以进入左子树?但左子树的区间是[5,7],而r是8显然不在左子树中。因此,这导致错误的递归路径,无法正确找到要更新的位置。 正确的做法是,在递归时,比较pos和mid的大小,决定进入左或右子树。例如,如果pos <= mid,进入左子树,否则进入右子树。因此,修改后的update函数应该类似于: void update(Node *x, int pos, int val) { if (x->l == x->r) { x->mi = min(x->mi, val); return; } int mid = x->mid(); if (pos <= mid) { update(zl(x), pos, val); } else { update(zr(x), pos, val); } push_up(x); } 而用户原来的update函数的参数名可能混淆了pos和r。需要将参数名改为pos,并修改递归条件。 此外,用户的xdtr类中的update函数有一个重载: void update(int x, int a) { // 空实现 } 这显然不正确。正确的实现应该调用head节点的update,并传入离散化后的坐标x,值a。例如: void update(int pos, int val) { update(head, pos, val); } 但用户的原始代码中这个函数是空的,导致调用时无法正确更新线段树。这需要补全实现。 现在,整合这些修改点,对用户的代码进行修正: 步骤: 1. 修正ans的初始化错误。 2. 收集所有y坐标进行离散化。 3. 修改线段树的query和update函数的条件判断。 4. 补全线段树的update函数的实现。 5. 修正线段树的初始化区间为离散化后的范围。 6. 其他可能的问题,如比较函数是否正确。 现在,针对用户的原始代码,给出修改后的代码。 首先,添加离散化步骤: 在main函数开头: cin >> n >> m; vector<int> ys; 然后读取弹弓和查询,收集y_i和b_j: for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> a[i].x >> a[i].y >> a[i].z; ys.push_back(a[i].y); } for (int i = 1; i <= m; ++i) { cin >> a[n+i].x >> a[n+i].y; a[n+i].z = -i; ys.push_back(a[n+i].y); } 然后离散化: sort(ys.begin(), ys.end()); ys.erase(unique(ys.begin(), ys.end()), ys.end()); int cnt = ys.size(); 然后,处理每个弹弓和查询的y坐标: for (int i = 1; i <= n; ++i) { a[i].y = lower_bound(ys.begin(), ys.end(), a[i].y) - ys.begin() + 1; // 离散化为1-based索引 } for (int i = 1; i <= m; ++i) { int idx = n + i; a[idx].y = lower_bound(ys.begin(), ys.end(), a[idx].y) - ys.begin() + 1; } 接下来,修正线段树的query和update函数: 在xdtr类中,修改query函数: int query(Node *x, int l, int r) { if (x->l >= l && x->r <= r) { return x->mi; } int ans = 1e9; int mid = x->mid(); if (l <= mid) { ans = min(ans, query(zl(x), l, r)); } if (r > mid) { ans = min(ans, query(zr(x), l, r)); } return ans; } 修改update函数: void update(Node *x, int pos, int val) { if (x->l == x->r) { x->mi = min(x->mi, val); return; } int mid = x->mid(); if (pos <= mid) { update(zl(x), pos, val); } else { update(zr(x), pos, val); } push_up(x); } 并且补全update函数的重载: void update(int pos, int val) { update(head, pos, val); } 同时,修改xdtr的构造函数,初始线段树的区间为离散化后的范围: xdtr(int size) { h = 0; head = add(1, size); // 离散化后的最大索引是cnt } 然后,在main函数中,创建四个线段树实例时,传入离散化后的size: xdtr w1(cnt), w2(cnt), w3(cnt), w4(cnt); 这样,每个线段树的区间都是离散化后的y坐标范围。 接着,处理cmp1和cmp2的比较函数。用户原来的cmp1按x升序排列,cmp2按x降序排列。这可能正确,因为第一次处理x_i <= a_j的情况,第二次处理x_i >= a_j的情况。 然后,在第一次排序(cmp1)后的循环中: 对于每个元素i: 如果是查询(a[i].z <0),则ans的更新可能正确。例如,w2查询的是0到当前查询的y_j的离散化索引,得到最小值,然后加上a_j + b_j? 但这里需要确保线段树中维护的是正确的值。 在弹弓处理时,w2.update的参数是: w2.update(a[i].y, -a[i].x -a[i].y + a[i].z); 这可能对应情况1的式子中的t_i -x_i -y_i。因此,当查询时,该线段树中的值加上a_j + b_j即得到总时间。 但需要确保线段树中的节点维护的是t_i -x_i -y_i的最小值,当弹弓的x_i <= a_j,并且y_i <= b_j时,取该最小值。 类似的,其他线段树可能维护不同的表达式。 现在,修正后的代码应该能够正确处理这些问题。 总结,用户的错误主要集中在: 1. 运算符错误。 2. 未离散化导致线段树无法处理大范围坐标。 3. 线段树的query和update函数条件判断错误。 4. 线段树的update函数实现完整。 5. 离散化后的坐标范围未正确设置到线段树中。 修正这些错误后,代码应该能够正确处理问题。</think>根据您提供的代码,以下是主要的错误点及修改后的代码: ### 错误分析: 1. **运算符错误**:在计算初始距离时,误用右移运算符 `>>` 代替减号 `-`。 2. **未离散化坐标**:线段树直接处理大范围坐标(1e9),导致内存和效率问题。 3. **线段树实现错误**: - **查询条件判断错误**:递归进入左右子树的条件不正确。 - **更新函数逻辑错误**:未正确处理位置递归,部分函数未实现。 4. **线段树初始化范围错误**:未根据离散化后的坐标范围初始化。 ### 修改后的代码: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 1e5 + 5; int n, m; struct Node { int x, y, z; } a[2 * N]; vector<int> ys; // 离散化数组 bool cmp1(Node x, Node y) { if (x.x != y.x) return x.x < y.x; return x.z > y.z; // 弹弓在前 } bool cmp2(Node x, Node y) { if (x.x != y.x) return x.x > y.x; return x.z > y.z; // 弹弓在前 } int ans[N]; class xdtr { public: struct TreeNode { int l, r, mi; TreeNode *ls, *rs; int mid() { return (l + r) >> 1; } }; TreeNode *root; int size; xdtr(int s) : size(s) { root = new TreeNode{1, s, (int)1e9, nullptr, nullptr}; } void update(int pos, int val) { _update(root, pos, val); } int query(int l, int r) { return _query(root, l, r); } private: void _update(TreeNode *node, int pos, int val) { if (node->l == node->r) { node->mi = min(node->mi, val); return; } int mid = node->mid(); if (pos <= mid) { if (!node->ls) node->ls = new TreeNode{node->l, mid, (int)1e9, nullptr, nullptr}; _update(node->ls, pos, val); } else { if (!node->rs) node->rs = new TreeNode{mid + 1, node->r, (int)1e9, nullptr, nullptr}; _update(node->rs, pos, val); } node->mi = min(node->ls->mi, node->rs->mi); } int _query(TreeNode *node, int l, int r) { if (l > r) return 1e9; if (node->l >= l && node->r <= r) return node->mi; int mid = node->mid(); int res = 1e9; if (l <= mid && node->ls) res = min(res, _query(node->ls, l, r)); if (r > mid && node->rs) res = min(res, _query(node->rs, l, r)); return res; } }; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> a[i].x >> a[i].y >> a[i].z; ys.push_back(a[i].y); } for (int i = 1; i <= m; ++i) { cin >> a[n + i].x >> a[n + i].y; a[n + i].z = -i; ans[i] = abs(a[n + i].x - a[n + i].y); ys.push_back(a[n + i].y); } // 离散化 sort(ys.begin(), ys.end()); ys.erase(unique(ys.begin(), ys.end()), ys.end()); int cnt = ys.size(); for (int i = 1; i <= n + m; ++i) { a[i].y = lower_bound(ys.begin(), ys.end(), a[i].y) - ys.begin() + 1; } xdtr w2(cnt), w3(cnt), w1(cnt), w4(cnt); // 第一次扫描:x升序 sort(a + 1, a + 1 + n + m, cmp1); for (int i = 1; i <= n + m; ++i) { if (a[i].z < 0) { // 查询 int j = -a[i].z; int y = a[i].y; ans[j] = min(ans[j], w2.query(1, y) + a[i].x + ys[y - 1]); ans[j] = min(ans[j], w3.query(y, cnt) + a[i].x - ys[y - 1]); } else { // 弹弓 int val1 = a[i].z - a[i].x - ys[a[i].y - 1]; int val2 = a[i].z - a[i].x + ys[a[i].y - 1]; w2.update(a[i].y, val1); w3.update(a[i].y, val2); } } // 第二次扫描:x降序 sort(a + 1, a + 1 + n + m, cmp2); for (int i = 1; i <= n + m; ++i) { if (a[i].z < 0) { // 查询 int j = -a[i].z; int y = a[i].y; ans[j] = min(ans[j], w1.query(1, y) - a[i].x + ys[y - 1]); ans[j] = min(ans[j], w4.query(y, cnt) - a[i].x - ys[y - 1]); } else { // 弹弓 int val1 = a[i].z + a[i].x - ys[a[i].y - 1]; int val2 = a[i].z + a[i].x + ys[a[i].y - 1]; w1.update(a[i].y, val1); w4.update(a[i].y, val2); } } for (int i = 1; i <= m; ++i) { cout << ans[i] << '\n'; } return 0; } ``` ### 修改说明: 1. **离散化处理**:收集所有弹弓和查询的y坐标,离散化为索引。 2. **线段树重构**: - 动态开点避免内存浪费。 - 修正查询和更新逻辑,正确划分区间。 3. **运算符修正**:将`>>`改为`-`,计算初始距离。 4. **排序处理**:确保离线查询时弹弓的正确处理顺序。 5. **表达式修正**:在线段树中维护正确的表达式值,对应四种情况的最小值查询。 此修改后的代码应能正确解决题目问题。
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