蚁巢相遇问题

news2024/11/16 16:02:07

一 问题描述

有 N 个蚁巢,编号为 1~N 。第 i 个蚁巢的位置是(xi , yi),没有两个蚁巢在同一位置。所有蚂蚁都遵守一些规律:

① 当一只蚂蚁在蚁巣 p 时,它总是移动到离 p 最近的另一个蚁巣,若有多个蚁巣与 p 的距离最小,则它会移动到 x 坐标值较小的蚁巣。若仍有平局,则选择 y 坐标值较小的蚁巣。当蚂蚁从一个蚁巣移动到另一个蚁巣时,它总是沿着连接它们的线段移动。

② 蚂蚁从不停下来,当蚂蚁到达一个蚁巣时,它会立即移动到下一个蚁巣。所以,蚂蚁可以无限次地造访蚁巣。

③ 所有蚂蚁都以同样的速度移动,所有蚂蚁和蚁巢都可被看作点。给定两个不同的蚁巣,求两只蚂蚁同时从这两个蚁巣移动,会不会在某个时间相遇?

二 输入和输出

1 输入

输入以整数 T(T≤10)为开头,表示测试用例的数量。每个测试用例都以整数 N 和 Q (2≤N≤10^5 ,1≤Q≤10^5 )为开头,分别表示蚁巢数和查询数。下面的 n 行,每行都包含两个整数 Xi 和 Yi (-10^9≤Xi , Yi≤10^9 ),表示第 i 个蚁巢的位置。下面的 Q 行,每行都包含两个整数 i 和 j(1≤i , j≤N ,i≠j ),表示两个给定蚁巢的编号。

2 输出

对每个测试用例,都输出“Case#X :”,其中 X 是用例编号,从 1 开始。然后对每个查询,若两个蚂蚁会相遇,则在一行中输出“YES”,否则输出“NO”。

三 输入和输出样例

1 输入样例

2

2 1

0 0

-1 1

1 2

5 2

1 1

3 3

4 4

0 -3

0 -4

1 3

2 4

2 输出样例

Case #1:

YES

Case #2:

YES

NO

四 分析和设计

1 分析

本问题为二维数据,可采用 KD 树解决。因为蚂蚁总是向最近的蚁巢移动,因此可以将蚁巢与最近的蚁巢合并为一个连通分量,采用并查集实现。查询从两个蚁巢出发的两只蚂蚁是否会相遇时,只需查询两个蚁巢是否在同一个连通分量中。

(1)根据输入数据的二维坐标创建 KD 树。

(2)在 KD 树中查询每个点 p[i] 的最近点,合并两个点为一个连通分量。

(3)对每个查询 x、y,若 x 、y 在同一个连通分量中,则输出“YES”,否则输出“NO”。

2 设计

查询给定点 p 的最近点,直接套用查询距离 p 最近的 m 个点的模板,算法步骤如下。

(1)创建一个序对,第 1 个元素记录当前节点到 p 的距离,第 2 个元素记录当前节点;然后创建一个优先队列,存储离 p 最近的序对,优先队列按距离最大优先。

(2)从树根开始查询,先计算树根与 p 的距离 dis(kd[rt], p),用 tmp 记录该距离和树根节点。

(3)若 p.x[dim]<kd[rt].x [dim],则先在 lc 中查询,否则在 rc 中查询。在程序中若判断 p.x [dim]≥kd[rt].x [dim],则交换 lc 和 rc,这样就可以统一为首先在 lc 中查询。

(4)若 lc 不空,则在 lc 中递归查询 query(lc,m,dep+1, p)。

(5)若队列中的元素个数小于 m ,则直接将 tmp 入队,flag=1,还需要在右子树中查询;否则若判断 tmp 到 p 的距离小于堆顶到 p 的距离,则堆顶出队,tmp 入队。若以 p 为球心且 p 到队列中最远点的距离为半径的超球体与划分点的另一区域有交集(d≤r),则 flag=1,还需要在右子树中查询。

(6)若 rc 不空且 flag=1,则在 rc 中递归查询 query(rc,m,dep+1,p)。

本问题可能有多个点到 p 的距离相同,因此需要对与另一区域有交集的判断条件加等号。若到 p 最近的两个点距离相同,则比较第 1 维的大小,若第 1 维相同,则比较第 2 维的大小,选择坐标小的点作为最近点。如下图所示,G、C 到 p 的距离相同,比较第一维,G 的 x 坐标比 C 的 x 坐标小,选择 G。

五 代码

package com.platform.modules.alg.alglib.hdu5809;

import javafx.util.Pair;

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;

public class Hdu5809 {
    private int N = 50010;
    public String output = "";

    private final int inf = 0x3f3f3f3f;

    int idx, n, q, k = 2;
    int fa[] = new int[N];

    Node a[] = new Node[N];

    int sz[] = new int[N << 2];
    Node kd[] = new Node[N << 2];

    public Hdu5809() {
        for (int i = 0; i < a.length; i++) {
            a[i] = new Node();
        }
    }

    PriorityQueue<Pair<Integer, Node>> que = new PriorityQueue<>(new MyComparator());

    public String cal(String input) {
        int T, cas = 0;
        String[] line = input.split("\n");
        T = Integer.parseInt(line[0]);
        int count = 1;
        while (T-- > 0) {
            String[] num = line[count++].split(" ");
            n = Integer.parseInt(num[0]);
            q = Integer.parseInt(num[1]);

            for (int i = 0; i < n; i++) {
                String[] node = line[count++].split(" ");
                a[i].x[0] = Integer.parseInt(node[0]);
                a[i].x[1] = Integer.parseInt(node[1]);
                a[i].id = fa[i] = i;
            }
            build(1, 0, n - 1, 0);
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                query(1, 1, 0, a[i]);
                Node tmp = que.peek().getValue();
                int u = find(a[i].id);
                int v = find(tmp.id);
                fa[u] = v;
                while (!que.isEmpty()) que.poll();
            }
            output += String.format("Case #%d:\n", ++cas);

            while (q-- > 0) {
                int x, y;
                String[] query = line[count++].split(" ");
                x = Integer.parseInt(query[0]);
                y = Integer.parseInt(query[1]);
                x--;
                y--; // 编号从0开始
                if (find(x) == find(y)) {
                    output += "YES\n";
                } else {
                    output += "NO\n";
                }
            }
        }

        return output;
    }

    int dis(Node p, Node q) {
        int ret = 0;
        for (int i = 0; i < k; i++)
            ret += (p.x[i] - q.x[i]) * (p.x[i] - q.x[i]);
        return ret > 0 ? ret : inf;
    }

    void build(int i, int l, int r, int dep) {
        if (l > r) return;
        int mid = (l + r) >> 1;
        idx = dep % k;
        sz[i] = 1;
        sz[i << 1] = sz[i << 1 | 1] = 0;
        Arrays.sort(a, l, r + 1);
        kd[i] = a[mid];
        build(i << 1, l, mid - 1, dep + 1);
        build(i << 1 | 1, mid + 1, r, dep + 1);
    }

    void query(int rt, int m, int dep, Node p) {
        if (sz[rt] == 0) return;
        Pair<Integer, Node> tmp = new Pair(dis(kd[rt], p), kd[rt]);

        int lc = rt << 1, rc = rt << 1 | 1, dim = dep % k, flag = 0;
        if (p.x[dim] >= kd[rt].x[dim]) {
            int temp = lc;
            lc = rc;
            rc = temp;
        }
        if (sz[lc] > 0)
            query(lc, m, dep + 1, p);
        if (que.size() < m) {
            que.add(tmp);
            flag = 1;
        } else {
            if (tmp.getKey() < que.peek().getKey()) {
                que.poll();
                que.add(tmp);
            }
            if ((p.x[dim] - kd[rt].x[dim]) * (p.x[dim] - kd[rt].x[dim]) <= que.peek().getKey())//注意有=号,可能有多个点有相同距离
                flag = 1;
        }
        if (sz[rc] > 0 && flag == 1)
            query(rc, m, dep + 1, p);
    }

    int find(int x) {
        if (fa[x] == x) {
            return x;
        } else {
            fa[x] = find(fa[x]);
            return fa[x];
        }
    }

    class Node implements Comparable<Node> {
        int x[] = new int[2];
        int id;

        public int compareTo(Node o) {
            for (int i = 0; i < k; i++)
                if (x[i] != o.x[i]) return x[i] > o.x[i] ? 1 : -1; // 升序
            return 0;
        }
    }

    class MyComparator implements Comparator<Pair<Integer, Node>> {
        @Override
        public int compare(Pair<Integer, Node> num1, Pair<Integer, Node> num2) {
            return num2.getKey().compareTo(num1.getKey());
        }
    }
}

 六 测试

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:http://www.coloradmin.cn/o/98288.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

计算机毕设Python+Vue心理健康网站(程序+LW+部署)

项目运行 环境配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat7.0 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xff09;。 项目技术&#xff1a; SSM mybatis Maven Vue 等等组成&#xff0c;B/S模式 M…

[leetcode 739] 每日温度

题目链接&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/daily-temperatures/ 第一个想法是简单两个 for 循环&#xff0c;但是可能会超时&#xff08;其实用C不会超时&#xff09;。 因为最近在做栈的题目&#xff0c;所以想到了最小栈&#xff08;原来叫作最小栈啊~&#xff09;…

Rust 从入门到放弃,再入门到贡献 nacos-sdk-rust

Rust 从入门到放弃&#xff0c;再入门到贡献 nacos-sdk-rust Rust 上手难度大&#xff1f;我想是的。从文章标题便可知一二&#xff0c;小编水平有限经历了多次入门&#xff0c;得来的经验之谈。本文不涉及详细的技术剖析&#xff0c;仅表达入门的心路历程&#xff0c;供客官参…

Centos7配置nfs

NFS NFS 就是 Network FileSystem ,此系统可以让不同操作系统、不同主机通过网络彼此分享文件&#xff0c;可以将其视为一个文件服务器。使用NFS可以将远程NFS服务器的分享目录挂载到本地主机上&#xff0c;本地主机访问共享目录就是访问远程的NFS服务器。本地主机被称为客户端…

Nacos 简介与 本地调试环境搭建

目录 1、简介 2、Nacos架构 3、本地调试环境搭建 3.1 源码下载 3.3 单机启动 Nacos 3.4 集群方式启动&#xff1a;基于文件方式 4、Nacos源码模块介绍 5. 约定说明 1、简介 Nacos是Dynamic Naming and Configuration Service的首字母简称 Nacos由阿里巴巴开源&#x…

PyTorch入门

开发环境 ANACONDA 官网&#xff1a;Anaconda | The World’s Most Popular Data Science Platform cmd窗口验证安装成功 CUDA 官网&#xff1a;CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 选择匹配pytorch的版本下载安装 命令窗口验证安装成功 PyTorch 官网&#xff1a;…

【JavaSE】泛型

目录 一、泛型概念 二、泛型的语法 1、语法 2、实例化 4、泛型如何编译 5、泛型的上界 6、泛型方法 三、通配符 1、使用场景 2、使用 3、通配符的上下界 一、泛型概念 泛型就是适用于许多许多类型&#xff0c;是在jdk1.5引入的 二、泛型的语法 1、语法 class 类名&l…

Apache Hudi Table Query Types

目录 Table Types​ Query types​​​​​​​ Copy On Write Table Merge On Read ​​​​​​​Table & Query Types | Apache Hudi Hudi表类型定义了如何在DFS上对数据进行索引和布局&#xff0c;以及如何在这样的组织之上实现上述原语和时间线活动&#…

区块链入门的几个基本问题

目录前言比特币区块链区块链大揭秘抛砖引玉故事一故事二总结引人入胜侃侃而谈去中心化开放性不可篡改性相关技术共识机制共识机制的两大核心达成共识的主要过程&#xff08;产生新区块的过程&#xff09;工作量如何理解&#xff1f;Hash计算Bits和目标Hash值Merkle Root双花问题…

新手python学什么最吃香?

前言 今天跟大家聊聊Python的几个主要发展和就业方向&#xff0c;给准备学习Python的小伙伴解惑。 “ 我想学Python&#xff0c;但是学完Python后都能干啥&#xff1f;” “ 现在学Python&#xff0c;哪个方向最简单&#xff1f;哪个方向最吃香&#xff1f;” “ …… ” …

LeetCode题解 二叉树(五):226 翻转二叉树;101 对称二叉树;100 相同的树;572 另一个树的子树

226 翻转二叉树 easy 这道题有一段广为人知的传说&#xff1a;曾有人说Homebrew&#xff08;适用于macOS和Linux的开源软件包管理器&#xff09;的作者Max Howell&#xff0c;没有在白板上写出这道题目&#xff0c;被Google拒绝了。 至于是不是真的因为没做出来这道题就被拒绝…

深入浅出JVM之执行引擎的解释执行与编译执行

本篇文章围绕执行引擎&#xff0c;深入浅出的解析执行引擎中解释器与编译器的解释执行和编译执行、执行引擎的执行方式、逃逸分析带来的栈上分配、锁消除、标量替换等优化以及即时编译器编译对热点代码的探测 执行引擎 hotspot执行引擎结构图 执行引擎分为解释器、JIT即时编译…

大数据框架Hadoop篇之Hadoop入门

1. 写在前面 今天开始&#xff0c;想开启大数据框架学习的一个新系列&#xff0c;之前在学校的时候就会大数据相关技术很是好奇&#xff0c;但苦于没有实践场景&#xff0c;对这些东西并没有什么体会&#xff0c;到公司之后&#xff0c;我越发觉得大数据的相关知识很重要&…

Jmeter(二十二):硬件性能监控指标

硬件性能监控指标 一、性能监控初步介绍 性能测试的主要目标 1.在当前的服务器配置情况&#xff0c;最大的用户数 2.平均响应时间ART&#xff0c;找出时间较长的业务 3.每秒事务数TPS&#xff0c;服务器的处理能力 性能测试涉及的内容 1.客户端性能测试&#xff1a;web前…

洛谷——【入门2】分支结构

文章目录题单简介【深基1-2】小学数学 N 合一题目描述问题 1问题 2问题 3问题 4问题 5问题 6问题 7问题 8问题 9问题 10问题 11问题 12问题 13问题 14输入格式输出格式样例 #1样例输入 #1样例输出 #1提示AC代码【深基2.习6】Apples Prologue / 苹果和虫子题目描述输入格式输出格…

尝鲜:SpreadJS-en已出 16.0 SpreadJS-cn 16.0-23年1月出

此次版本更新将带来众多的增强功能&#xff0c;而其中新的文件结构尤为重要&#xff0c;是近几个版本中最重要的架构级更新&#xff01; 其设计目标是 *减少 SSJSON 的体积&#xff0c;平均减小到原来 30% *提供按需加载&#xff08;Lazyload&#xff09;能力&#xff0c;相对…

【学习】https://gitee.com/DingJiaxiong

【学习】https://gitee.com/DingJiaxiong 文章目录【学习】<https://gitee.com/DingJiaxiong>0 前言1 Java SE2 Java Web3 Maven基础4 Git5 SSM框架6 MybatisPlus7 SpringBoot0 前言 事情是这样&#xff0c;我准备把之前所有的笔记都放到Gitee 上了 不用GitHub … 就别问…

Spring的AOP切面应用对【后台对接口增强】

目录&#x1f4da;简介&#xff1a;&#x1f4a8;切面表达式&#xff1a;&#x1f4ad;切面通知类型&#xff1a;&#x1f5fa;️创建项目演示&#xff1a;&#x1f3a2;创建项目&#xff1a;&#x1f383;添加依赖&#xff1a;&#x1f4a8;编写切面类&#xff1a;&#x1f68…

前端显示分页详解

我们在浏览页面的时候&#xff0c;是不是经常看到网页经常是以页面的形式给我们展现出来的&#xff0c;我们以淘宝的页面为例&#xff08;如下图&#xff09;&#xff0c;那这样按照页面呈现有什么好处呢&#xff1f;这篇文章让我们来深入探究了解这其中的奥秘。 优点&#xff…

泛型自动装箱

目录 前言 泛型 1.泛型的目的 2.泛型存在的意义和注意事项&#xff1a; 3.擦除机制 4.泛型的边界 5.泛型方法&#xff1a; 包装类&#xff1a; 前言 只要知道《》是啥意思&#xff0c;其他了解即可 泛型的上界 通配符简单知道就行 泛型 1.泛型的目的 指定当前的容器&am…