城市正视图(Urban Elevations, ACM/ICPC World Finals 1992, UVa221)rust解法

如图5-4所示,有n(n≤100)个建筑物。左侧是俯视图(左上角为建筑物编号,右下角为高度),右侧是从南向北看的正视图。
在这里插入图片描述
输入每个建筑物左下角坐标(即x、y坐标的最小值)、宽度(即x方向的长度)、深度(即y方向的长度)和高度(以上数据均为实数),输出正视图中能看到的所有建筑物,按照左下角x坐标从小到大进行排序。左下角x坐标相同时,按y坐标从小到大排序。输入保证不同的x坐标不会很接近(即任意两个x坐标要么完全相同,要么差别足够大,不会引起精度问题)。
【分析】
注意到建筑物的可见性等价于南墙的可见性,可以在输入之后直接忽略“深度”这个参数。
把所有建筑物按照左下角坐标排序,然后依次判断可见性。
判断可见性看上去比较麻烦,因为一个建筑物可能只有部分可见,无法枚举所有x坐标,因为x坐标是实数,所以有无穷多个。
解决方法是离散化,即把无穷变为有限。就是把每一个建筑物的两端的坐标x和x+w放进一个数组里,然后排序并去重,做完这些操作就相当于分割了如下的若干个区间。

区间具有如下性质:
1.该区间要么不存在建筑物,要么存在若干个建筑物。
2.在区间中的建筑物,一定会把区间给填满,不会出现建筑物只占区间部分空间的情况。
所以我们只需要对每个建筑物,检查每个区间,判断它是否在该区间中。根据区间性质,只需在这个区间里任选一个点(例如中点),就能判断出一个建筑物是否在整个区间内。如果建筑物在该区间中,那么再检查它前面是否有一个比它更高的在该区间的建筑物。

样例:
输入

14
160 0 30 60 30
125 0 32 28 60
95 0 27 28 40
70 35 19 55 90
0 0 60 35 80
0 40 29 20 60
35 40 25 45 80
0 67 25 20 50
0 92 90 20 80
95 38 55 12 50
95 60 60 13 30
95 80 45 25 50
165 65 15 15 25
165 85 10 15 35

输出

5
9
4
3
10
2
1
14

解法:

use std::io;
#[derive(Debug, Clone, Copy)]
struct Building {
    pos: (f64, f64),
    w: f64,
    d: f64,
    h: f64,
    id: usize,
}
fn main() {
    let mut buf = String::new();
    io::stdin().read_line(&mut buf).unwrap();
    let n: usize = buf.trim().parse().unwrap();
    let mut buildings: Vec<Building> = vec![];
    let mut xpoint: Vec<f64> = vec![];
    for i in 0..n {
        let mut buf = String::new();
        io::stdin().read_line(&mut buf).unwrap();
        let v: Vec<f64> = buf.split_whitespace().map(|e| e.parse().unwrap()).collect();
        let b = Building {
            pos: (v[0], v[1]),
            w: v[2],
            d: v[3],
            h: v[4],
            id: i + 1,
        };
        buildings.push(b);
        xpoint.push(b.pos.0);
        xpoint.push(b.pos.0 + b.w);
    }
    //println!("{:?}", buildings);
    buildings.sort_by(|a, b| a.pos.partial_cmp(&b.pos).unwrap());
    xpoint.sort_by(|a, b| a.partial_cmp(b).unwrap());
    xpoint.dedup();
    //println!("{:?}", buildings);
    //println!("{:?}", xpoint);
    for i in 0..n {
        let mut bvis = false;
        for j in 0..xpoint.len() - 1 {
            if is_visible(&buildings, i, (xpoint[j], xpoint[j + 1])) {
                bvis = true;
                break;
            }
        }
        if bvis {
            println!("{}", buildings[i].id);
        }
    }
}

fn is_visible(buildings: &Vec<Building>, i: usize, interval: (f64, f64)) -> bool {
    if !is_in_interval(buildings, i, interval) {
        return false;
    }
    for k in 0..buildings.len() {
        if buildings[i].pos.1 > buildings[k].pos.1
            && buildings[i].h <= buildings[k].h
            && is_in_interval(buildings, k, interval)
        {
            return false;
        }
    }
    return true;
}
fn is_in_interval(buildings: &Vec<Building>, i: usize, interval: (f64, f64)) -> bool {
    let mid = (interval.0 + interval.1) / 2.0;
    return mid >= buildings[i].pos.0 && mid <= buildings[i].pos.0 + buildings[i].w;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/103921.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

(完全解决)如何输入一个图的邻接矩阵(每两个点的亲密度矩阵affinity),然后使用sklearn进行谱聚类

文章目录 背景输入点直接输入邻接矩阵 背景 网上倒是有一些关于使用sklearn进行谱聚类的教程&#xff0c;但是这些教程的输入都是一些点的集合&#xff0c;然后根据谱聚类的原理&#xff0c;其会每两个点计算一次亲密度&#xff08;可以认为两个点距离越大&#xff0c;亲密度越…

js双向绑定

题目来源&#xff1a; 双向绑定_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) JS37 双向绑定 描述 请补全JavaScript代码&#xff0c;要求如下&#xff1a; 1. 监听对象属性的变化 2. 当"person"对象属性发生变化时&#xff0c;页面中与该属性相关的数据同步更新 3. 将输入框中…

ETL实现实时文件监听

一、实时文件监听的作用及应用场景 实时文件监听是一种监测指定目录下的文件变化的技术&#xff0c;当产生新文件或者文件被修改时&#xff0c;可实时提醒用户并进行相应处理。这种技术广泛应用于数据备份、日志管理、文件同步和版本控制等场景&#xff0c;它可以帮助用户及时…

Vue3踩坑指南

vue.config.ts不起作用 关于项目 项目使用的还是vue-cli搭建的&#xff0c;底层还是webpack&#xff0c;没有使用新的vite搭建。 踩坑1&#xff1a;vue.config.ts不起作用 我本着既然是vue3 ts的项目&#xff0c;那么为了规范&#xff0c;项目中所有的js文件都得替换成ts文…

牛客网刷题-(4)

&#x1f308;write in front&#x1f308; &#x1f9f8;大家好&#xff0c;我是Aileen&#x1f9f8;.希望你看完之后&#xff0c;能对你有所帮助&#xff0c;不足请指正&#xff01;共同学习交流. &#x1f194;本文由Aileen_0v0&#x1f9f8; 原创 CSDN首发&#x1f412; 如…

kr第三阶段(二)32 位汇编

编译与链接 环境配置 masm32 masm32 是微软的 masm32 的民间工具集合。该工具集合除了 asm32 本身的汇编器 ml 外还提供了&#xff1a; SDK 对应的函数声明头文件和 lib 库。32 位版本的 link&#xff08;原版本是 16 位&#xff0c;这里的 32 位版本的 link 来自 VC 6.0&a…

【可视化Java GUI程序设计教程】第4章 布局设计

4.1 布局管理器概述 右击窗体&#xff0c;单击快捷菜单中的Set Layout 4.1.2 绝对布局&#xff08;Absolute Layout&#xff09; 缩小窗口发现超出窗口范围的按钮看不见 Absolute Layout 4.1.2 空值布局&#xff08;Null Layout&#xff09; 4.1.3 布局管理器的属性和组件布…

【Docker】Docker的网络

Docker提供了多种内置的网络模式&#xff0c;用于在容器之间建立网络连接。这些网络模式&#xff0c;包括桥接网络、主机网络、无网络模式。我们将主要探讨每种网络模式的优缺点、适用场景。 桥接网络 桥接网络是Docker的默认网络模式。在桥接网络中&#xff0c;Docker会为每…

Node编写重置用户密码接口

目录 前言 定义路由和处理函数 验证表单数据 实现重置密码功能 前言 接前面文章&#xff0c;本文介绍如何编写重置用户密码接口 定义路由和处理函数 路由 // 重置密码的路由 router.post(/updatepwd, userinfo_handler.updatePassword) 处理函数 exports.updatePasswo…

网络协议--IGMP:Internet组管理协议

13.1 引言 12.4节概述了IP多播给出&#xff0c;并介绍了D类IP地址到以太网地址的映射方式。也简要说明了在单个物理网络中的多播过程&#xff0c;但当涉及多个网络并且多播数据必须通过路由器转发时&#xff0c;情况会复杂得多。 本章将介绍用于支持主机和路由器进行多播的In…

软件测试工程师怎么样面试上好的公司?

首先卖个关子&#xff0c;如果你是面试官&#xff0c;你希望招一个什么样的人进来&#xff1f; 如果这个问题搞明白了&#xff0c;那么可以说测试岗位的面试&#xff0c;就变得非常轻松了。 按照一般的惯例&#xff0c;面试官都会让你自我介绍&#xff0c;介绍你的项目经验&a…

【JAVA核心知识】深度了解MySql的innodb引擎

关键词InnoDB架构图表空间数据页顺序下数据页的存储页分裂页合并高水位排序索引构建img_v2_455d98d3-a67a-47ef-b15a-c1798de6f56g.jpg 索引优化模糊查询打断最左匹配&#xff1f;-索引下推仅能使用一个索引&#xff1f;-索引合并自适应Hash索引 AUTO_INCREMENT计数器新增语句的…

正点原子嵌入式linux驱动开发——Linux LCD驱动

LCD是很常用的一个外设&#xff0c;通过LCD可以显示绚丽的图片、界面等&#xff0c;提交人机交互的效率。STM32MP1提供了一个LTDC接口用于连接RGB接口的液晶屏。本章就来学校一下如何在Linux下驱动LCD屏。 LCD和LTDC简介 LCD简介 这里在当时学习stm32裸机开发的时候就学过了…

C++文件和流

到目前为止&#xff0c;我们已经使用了 iostream 标准库&#xff0c;它提供了 cin 和 cout 方法分别用于从标准输入读取流和向标准输出写入流。 本教程介绍如何从文件读取流和向文件写入流。这就需要用到 C 中另一个标准库 fstream&#xff0c;它定义了三个新的数据类型&#x…

JavaWeb——IDEA相关配置(Maven配置以及创建自己的第一个Maven项目)

写在前面&#xff1a; 笔者根据狂神说的javaweb视频&#xff0c;一步一步跟着配置IDEA中的Maven&#xff0c;在后面&#xff0c;笔者将讲述自己如何从0配置Maven以及创建自己的第一个Maven项目&#xff0c;笔者将自己的心路历程&#xff0c;包括配置的过程&#xff0c;都以文字…

【TGRS 2023】RingMo: A Remote Sensing Foundation ModelWith Masked Image Modeling

RingMo: A Remote Sensing Foundation Model With Masked Image Modeling, TGRS 2023 论文&#xff1a;https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp&arnumber9844015 代码&#xff1a;https://github.com/comeony/RingMo MindSpore/RingMo-Framework (gitee.com) …

汽车4S店如何在数字化管理下,提高市场竞争力

在所有人都认为疫情过后&#xff0c;经济形势会一路向阳&#xff0c;但是&#xff0c;实际情况出乎所有人的意料&#xff0c;各行各业举步维艰。 新闻爆出的各大房地产&#xff0c;恒大的2.4万亿让人瞠目结舌&#xff0c;还有碧桂园和融创&#xff0c;也是债台高筑了&#xff…

嵌入式 Tomcat 调校

SpringBoot 嵌入了 Web 容器如 Tomcat/Jetty/Undertow&#xff0c;——这是怎么做到的&#xff1f;我们以 Tomcat 为例子&#xff0c;尝试调用嵌入式 Tomcat。 调用嵌入式 Tomcat&#xff0c;如果按照默认去启动&#xff0c;一个 main 函数就可以了。 简单的例子 下面是启动…

Power BI 傻瓜入门 9. 设计和部署数据模型

本章内容包含&#xff1a; 详细说明设计数据模型的技术要求Power BI Desktop中基本数据模型的设计将数据模型从Power BI Desktop发布到Power BI Services 在数据进入Power BI后对其进行操作既是一门艺术&#xff0c;也是一门科学。导入到任何应用程序中的数据不仅需要注意数据…

从力扣[203]理解递归思想

本文旨在通过使用递归方法的使用来进一步了解递归思想 class Solution {public ListNode removeElements(ListNode head, int val) {if (head null) {return head;}head.next removeElements(head.next, val);return head.val val ? head.next : head;} }既然要使用递归算法…