题解 [NOI2019]弹跳
题目大意
给出 \(n\) 做城市,每座城市都有横纵坐标 \(x,y\)。现在给出 \(m\) 个限制 \(p,t,l,r,d,u\),表示从 \(p\) 城市出发,可以花费 \(t\) 走到 \(l\le x\le r,d\le y\le u\) 的一座城市。
问,从城市 1 出发走到每座城市的最小花费是多少?
\(n\le 7\times 10^4,m\le 1.5\times 10^5\)
思路
这道题自己只做出来 \(76\) 分,剩下的感觉还是比较妙吧?
首先不难看出,我们可以用 K-D Tree 优化建图,大概意思就是 K-D Tree 上的虚点连对应的实点,虚点连儿子,每个点连可以到的点的虚点,然后跑最短路算法就好了。
这样做可以看出边数是 \(m\sqrt n\) 级别的,所以时间复杂度是 \(\Theta(m\sqrt n\log n)\),但是空间复杂度也是 \(m\sqrt n\) 级别的。
我们其实可以考虑不建边,每次在 K-D Tree 上进行松弛操作。这样空间复杂度就降到了 \(n+m\)。
\(\texttt{Code}\)
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define Int register int
#define MAXN 140005
template <typename T> inline void read (T &t){t = 0;char c = getchar();int f = 1;while (c < '0' || c > '9'){if (c == '-') f = -f;c = getchar();}while (c >= '0' && c <= '9'){t = (t << 3) + (t << 1) + c - '0';c = getchar();} t *= f;}
template <typename T,typename ... Args> inline void read (T &t,Args&... args){read (t);read (args...);}
template <typename T> inline void write (T x){if (x < 0){x = -x;putchar ('-');}if (x > 9) write (x / 10);putchar (x % 10 + '0');}
int n,m,w,h,rt,cut;
struct Vector{
int x[2],pos;
bool operator < (const Vector &p)const{return x[cut] < p.x[cut];}
}city[MAXN],pnt[MAXN];
int mi[MAXN][2],mx[MAXN][2],lson[MAXN],rson[MAXN];
void Mx (int &a,int b){a = max (a,b);}
void Mi (int &a,int b){a = min (a,b);}
void Pushup (int x){
mi[x][0] = mx[x][0] = city[x].x[0],mi[x][1] = mx[x][1] = city[x].x[1];
if (lson[x]) for (Int i = 0;i < 2;++ i) Mi (mi[x][i],mi[lson[x]][i]),Mx (mx[x][i],mx[lson[x]][i]);
if (rson[x]) for (Int i = 0;i < 2;++ i) Mi (mi[x][i],mi[rson[x]][i]),Mx (mx[x][i],mx[rson[x]][i]);
}
int build (int l,int r,int k){
if (l > r) return 0;
int mid = (l + r) >> 1,now = mid;cut = k;
nth_element (city + l,city + mid,city + r + 1);
if (l == r) return Pushup (now),now;
else{
lson[now] = build (l,mid - 1,k ^ 1);
rson[now] = build (mid + 1,r,k ^ 1);
}
Pushup (now);
return now;
}
int dist[MAXN];
bool vis[MAXN];
#define PII pair<int,int>
priority_queue <PII,vector <PII>,greater <PII> > q;
void Relax (int u,int w){
if (dist[u] > w){
dist[u] = w;
if (!vis[u]) q.push (make_pair (dist[u],u));
}
}
void SolveE (int now,int x1,int x2,int y1,int y2,int ind,int t){
if (!now) return ;
if (mi[now][0] > x2 || mx[now][0] < x1 || mi[now][1] > y2 || mx[now][1] < y1) return ;
if (mi[now][0] >= x1 && mx[now][0] <= x2 && mi[now][1] >= y1 && mx[now][1] <= y2){
Relax (now,dist[ind] + t);
return ;
}
if (city[now].x[0] >= x1 && city[now].x[0] <= x2 && city[now].x[1] >= y1 && city[now].x[1] <= y2)
Relax (city[now].pos,dist[ind] + t);
SolveE (lson[now],x1,x2,y1,y2,ind,t);
SolveE (rson[now],x1,x2,y1,y2,ind,t);
return ;
}
struct node{int L,R,U,D,T;};
vector <node> G[MAXN];
void Dijkstra (int s){
memset (dist,0x7f,sizeof (dist));
dist[s] = 0,vis[s] = 1;
while (!q.empty()) q.pop ();
q.push (make_pair (0,s));
while (!q.empty()){
PII now = q.top ();q.pop ();int u = now.second;vis[u] = 1;
if (dist[u] != now.first) continue;
if (u > n) for (node to : G[u - n]) SolveE (rt,to.L,to.R,to.D,to.U,u,to.T);
else Relax (lson[u],dist[u]),Relax (rson[u],dist[u]),Relax (city[u].pos,dist[u]);
}
}
signed main(){
read (n,m,w,h);
for (Int i = 1;i <= n;++ i) read (city[i].x[0],city[i].x[1]),city[i].pos = n + i;
rt = build (1,n,0);for (Int i = 1;i <= m;++ i){
int p,t,l,r,d,u;read (p,t,l,r,d,u);
G[p].push_back (node {l,r,u,d,t});
}
Dijkstra (n + 1);
for (Int i = 2;i <= n;++ i) write (dist[n + i]),putchar ('\n');
return 0;
}
题解 [NOI2019]弹跳的更多相关文章
- 【题解】Luogu P5471 [NOI2019]弹跳
原题传送门 先考虑部分分做法: subtask1: 暴力\(O(nm)\)枚举,跑最短路 subtask2: 吧一行的点压到vector中并排序,二分查找每一个弹跳装置珂以到达的城市,跑最短路 sub ...
- [NOI2019] 弹跳
题意: 给你平面上的$n$个点,共有$m$个弹跳装置. 每个弹跳装置可以从点$p_{i}$以$t_{i}$的代价跳到矩形$(L_{i},D_{i}),(R_{i},U_{i})$中的任何一个点. 现在 ...
- 洛谷 P5471 - [NOI2019] 弹跳(二维线段树优化建图+堆优化存边)
题面传送门 一道非常有意思的题(大概可以这么形容?) 首先看到这类一个点想一个区域内连边的题目可以很自然地想到线段树优化建图,只不过这道题是二维的,因此需要使用二维线段树优化建图,具体来说,我们外层开 ...
- [NOI2019]弹跳(KD-Tree/四分树/线段树套平衡树 优化建图+Dijkstra)
本题可以用的方法很多,除去以下三种我所知道的就还有至少三种. 方法一:类似线段树优化建图,将一个平面等分成四份(若只有一行或一列则等分成两份),然后跑Dijkstra即可.建树是$O(n\log n) ...
- luogu P5471 [NOI2019]弹跳
luogu 因为是一个点向矩形区域连边,所以可以二维数据结构优化连边,但是会MLE.关于维护矩形的数据结构还有\(KD-Tree\),所以考虑\(KDT\)优化连边,空间复杂度\(m\sqrt n\) ...
- luogu 5471 [NOI2019]弹跳 KDtree + Dijkstra
题目链接 第一眼就是 $KDtree$ 优化建图然而,空间只有 $128mb$,开不下 时间不吃紧,考虑直接跑 $Dijkstra$ $Dijkstra$ 中存储的是起点到每个输入时给出的矩阵的最 ...
- p5471 [NOI2019]弹跳
分析 代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define fi first #define se second #define ...
- [NOI2019]弹跳(KD-Tree)
被jump送退役了,很生气. 不过切了这题也进不了队,行吧. 退役后写了一下,看到二维平面应该就是KD树,然后可以在KD树上做最短路,然后建立堆和KDTree.然后每次更新则是直接把最短路上的节点删掉 ...
- 【NOI2019】弹跳(KDT优化建图)
Description 平面上有 \(n\) 个点,分布在 \(w \times h\) 的网格上.有 \(m\) 个弹跳装置,由一个六元组描述.第 \(i\) 个装置有参数:\((p_i, t_i, ...
随机推荐
- freeswitch简介
freeswitch简介 freeswitch是开源的,免费的. freeswitch是一款非常好用的电话软交换框架,支持跨平台,扩展性良好,配置灵活. freeswitch可以在很多平台上运行,包括 ...
- RabbitMq死信队列(接盘侠)
队列创建之后,后期对其修改或者参数添加会报错.需要把队列重新删除,重新创建线上环境不能把队列删除,优雅安全的方式是重新建一个队列,把死信队列相关的队列进行绑定 在有过期时间的队列中设定最大接收能力5条 ...
- Google Chrome浏览器必备的20个插件
Google Chrome浏览器虽然与火狐浏览器有所区别,不过他们都是很开放的浏览器产品,所以也有许多有用的插件,这些插件对于日常生活与网络冲浪都很有用,比如网银,炒股等. Google Chrome ...
- Python中的socket编程
网络上的两个程序通过一个双向的通信连接实现数据的交换,这个连接的一端称为一个socket 所谓socket通常也称作"套接字",用于描述IP地址和端口,是一个通信链的句柄,应用程序 ...
- uniapp 设置背景图片
uniapp 由于其特殊机制,导致了背景图片不能引用本地图片.只能通过 转成 base64 来进行设置 附上链接:https://oktools.net/image2base64 图片转成base64 ...
- Windows系统一些好用的办公工具
在日常办公过程中,总有一些工具令人觉得方便,提高了工作效率.以下是根据我的习惯,收集了一些好用的工具,在此记录且不定期更新. 文件名 说明 Everything 文件搜索工具,搜索速度快 ALTRun ...
- java IO操作,看完你应该就清晰了。
前言: java中IO里的一些知识对于一个java新手来说,是比较难理解的.因为里面存在一些很绕的概念,比如: 1.到底是读入写出,还是读出写入: 2.我要将一个文件的内容拷贝到另一个文件是先用Inp ...
- RabbitMQ详解(一)——
RabbitMQ详解(一)-- https://www.cnblogs.com/liuwenwu9527/p/11989216.html https://www.cnblogs.com/ideal-2 ...
- SQL语句之基本使用
1.sql语法 一些重要的SQL命令: SELECT - 从数据库中提取数据 UPDATE - 更新数据库中的数据 DELETE - 从数据库中删除数据 INSERT INTO - 向数据库中插入新数 ...
- NOIP模拟50
过分的神圣,往往比恶魔更加恶质. 前言 最大的一个收获就是不要动不动就码线段树,一定要审清楚题目之后再码!! T1 一开始理解错题了,以为答案是就是 \(\dfrac{\operatorname{le ...