贪心(二)

                                 区间选点


学长原创:Click Here~

题目重述:

   给n个闭区间[a,b]。取尽量少的点,使得每个区间都至少有一个点(不同区间内含的点可以是同一个).


算法分析:

   给b从小到大排序(b相同,则a从大到小)。从前往后遍历,当遇到新的区间时候,把这个区间的b作为新的区间的结束点。

   出现的情况,总共会有两种。

     一、一个区间被另一个区间所包含。则此时我们可以选择小的区间([a1,b1]),因为小的区间所包含的点一定会被大区间包含,而大区间包含的点不一定会被小区间所包含。(如,图一)

     二、两个区间没有包含关系。则,此时一定有a1 >= a2 >= a3....因为显然选择它的右端点是明智的。因为它比前面的点能覆盖更大的范围。([A1,B1])。(如,图二)



#include <stdio.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
struct Extent
{
    int a,b;
    bool operator < (const Extent& S)const
    {
        return b < S.b || b == S.b && a > S.a;
    }
}A[10002];
int main()
{
    int z,n,cnt,end;
    scanf("%d",&z);
    while(z--)
    {
        cnt = 0;
        end = -1;
        scanf("%d",&n);
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%d%d",&A[i].a,&A[i].b);
        sort(A,A+n);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            if(end < A[i].a)
            {
                end = A[i].b;
                cnt++;
            }
        }
        printf("%d\n",cnt);
    }
	return 0;
}


题目链接:Click Here ~


#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
using namespace std;

const int N = 1e3 + 5;
struct Point
{
    double a,b;
    bool operator < (const Point tmp)const
    {
        if(a != tmp.a)
          return a < tmp.a;
        return b < tmp.b;
    }
};
Point p[N];
int Find(int n)
{
    int num = 1;
    double cur = p[0].b;
    for(int i = 1;i < n;++i)
    {
        if(p[i].a - cur > 1e-5)    //p[i].a > cur
        {
            num++;
            cur = p[i].b;
        }else
        {
            if(p[i].b - cur < 1e-5)  // cur > p[i].b
              cur = p[i].b;
        }
    }
    return num;
}
int main()
{
    int n,d,kase = 1;
    while(scanf("%d%d",&n,&d),(n||d))
    {
        bool flag = false;
        double x,y,tmp;
        for(int i = 0;i < n;++i){
           scanf("%lf%lf",&x,&y);
           tmp = sqrt(d*d-y*y);
           p[i].a = x - tmp;
           p[i].b = x + tmp;
           if(y > d) flag = true;
        }
        sort(p,p+n);
        if(flag){
           printf("Case %d: -1\n",kase++);
           continue;
        }
        int res = Find(n);
        printf("Case %d: %d\n",kase++,res);
    }
    return 0;
}




### 最小圆覆盖问题的贪心分法实现原理 最小圆覆盖问题是计算几何中的经典问题,目标是在给定一组点的情况下,找到一个半径最小的圆,使得所有点都在该圆内或圆周上。虽然贪心算法和分法不是直接解决这一问题的首选方法,但在某些特定情况下,可以通过结合贪心思想分策略来近似求解。 #### 实现原理 1. **分法的基本思路**: - 假设答案(即最小圆的半径)在某个范围内,例如从0到最大可能的距离。 - 通过不断缩小范围,逐步逼近最优解。 - 在每一步中,选择一个中间值作为假设的半径,并判断是否存在一个圆可以覆盖所有点且半径不大于该值。 2. **贪心思想的引入**: - 贪心策略通常用于快速构造满足条件的候选解。 - 在分过程中,当尝试一个中间半径时,可以使用贪心方法快速判断是否能够覆盖所有点。 3. **具体步骤**: - 设定初始搜索范围:`low = 0`,`high = max_distance`(其中`max_distance`是任意两个点之间的最大距离)。 - 进行分查找: - 计算中间半径 `mid = (low + high) / 2`。 - 使用贪心方法检查是否存在一个半径为 `mid` 的圆能够覆盖所有点。 - 如果存在,则更新 `high = mid`;否则,更新 `low = mid`。 - 当达到预定精度后,输出最终结果。 4. **贪心判断方法**: - 随机选取一个点作为圆心,尝试将其他点放入圆内。 - 如果发现某点无法被当前圆覆盖,则调整圆心位置,使其尽可能覆盖更多点。 - 重复此过程直到所有点都被覆盖或达到最大迭代次数。 #### 示例代码 以下是一个简化版的实现示例,展示了如何结合贪心思想分法来解决最小圆覆盖问题: ```python import math def is_covered(points, radius): # 贪心方法:随机选取一个点作为圆心,尝试覆盖所有点 for point in points: cx, cy = point covered = True for px, py in points: if math.hypot(px - cx, py - cy) > radius: covered = False break if covered: return True return False def minimal_enclosing_circle(points): # 初始范围设定 low = 0 high = max(math.hypot(p1[0] - p2[0], p1[1] - p2[1]) for p1 in points for p2 in points) # 设置精度 eps = 1e-6 while high - low > eps: mid = (low + high) / 2 if is_covered(points, mid): high = mid else: low = mid return high # 示例输入 points = [(0, 0), (1, 1), (2, 2)] result = minimal_enclosing_circle(points) print(f"最小圆的半径为: {result}") ``` #### 注意事项 - 上述代码仅为简化示例,实际应用中需要更复杂的贪心策略和优化。 - 精度设置对结果影响较大,需根据具体需求调整。 - 该方法适用于小规模数据集,对于大规模数据可能需要进一步优化。
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