【题目链接】 http://judge.u-aizu.ac.jp/onlinejudge/description.jsp?id=0531

【题目大意】

  给出一张图,和一些矩形障碍物,求该图没被障碍物覆盖的部分被划分为几个连通块

【题解】

  首先对图中的点进行离散化,对于一个障碍物来说,
  我们将其看做左闭右开上闭下开的图形,所以在离散的时候只要离散障碍物的点即可。
  之后我们利用imos积累法得出哪些部分是障碍物,就可以统计连通块了。

【代码】

#include <cstdio>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <utility>
#include <queue>
using namespace std;
const int N=1050,dx[]={1,-1,0,0},dy[]={0,0,1,-1};
int n,H,W,X1[N],X2[N],Y1[N],Y2[N];
int imos[2*N][2*N];
int compress(int *x1,int *x2,int w){
vector<int>xs;
for(int i=0;i<n;i++){
int tx1=x1[i],tx2=x2[i];
if(1<=tx1&&tx1<w)xs.push_back(tx1);
if(1<=tx2&&tx2<w)xs.push_back(tx2);
}xs.push_back(0);xs.push_back(w);
sort(xs.begin(),xs.end());
xs.erase(unique(xs.begin(),xs.end()),xs.end());
for(int i=0;i<n;i++){
x1[i]=find(xs.begin(),xs.end(),x1[i])-xs.begin();
x2[i]=find(xs.begin(),xs.end(),x2[i])-xs.begin();
}return xs.size()-1;
}
int bfs(){
int ans=0;
for(int i=0;i<H;i++){
for(int j=0;j<W;j++){
if(imos[i][j])continue;
ans++;
queue<pair<int,int> >que;
que.push(make_pair(j,i));
while(!que.empty()){
int nx=que.front().first,ny=que.front().second;
que.pop();
for(int i=0;i<4;i++){
int tx=nx+dx[i],ty=ny+dy[i];
if(tx<0||W<tx||ty<0||H<ty||imos[ty][tx]>0)continue;
que.push(make_pair(tx,ty));
imos[ty][tx]=1;
}
}
}
}return ans;
}
int main(){
while(~scanf("%d%d",&W,&H),W||H){
scanf("%d",&n);
for(int i=0;i<n;i++)scanf("%d%d%d%d",&X1[i],&Y1[i],&X2[i],&Y2[i]);
memset(imos,0,sizeof(imos));
W=compress(X1,X2,W);H=compress(Y1,Y2,H);
for(int i=0;i<n;i++){
imos[Y1[i]][X1[i]]++;
imos[Y1[i]][X2[i]]--;
imos[Y2[i]][X1[i]]--;
imos[Y2[i]][X2[i]]++;
}for(int i=0;i<H;i++)for(int j=1;j<W;j++)imos[i][j]+=imos[i][j-1];
for(int j=0;j<W;j++)for(int i=1;i<H;i++)imos[i][j]+=imos[i-1][j];
printf("%d\n",bfs());
}return 0;
}

  

AOJ 0531:Paint Color(二维离散+imos)的更多相关文章

  1. 多尺度二维离散小波重构waverec2

    clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'haar');%进行2尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar %多尺度二维离散小波 ...

  2. 单尺度二维离散小波重构(逆变换)idwt2

    clc,clear all,close all; load woman; %单尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar'); %单尺度二维离散小 ...

  3. 多尺度二维离散小波分解wavedec2

    对X进行N尺度小波分解 [C,S]=wavedec2(X,N,'wname'); clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'db ...

  4. 单尺度二维离散小波分解dwt2

    clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar');%单尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar figure,ims ...

  5. c语言数字图像处理(六):二维离散傅里叶变换

    基础知识 复数表示 C = R + jI 极坐标:C = |C|(cosθ + jsinθ) 欧拉公式:C = |C|ejθ 有关更多的时域与复频域的知识可以学习复变函数与积分变换,本篇文章只给出DF ...

  6. 混沌数学之CircuitChaotic(二维离散电路混沌系统)

    相关软件参见:混沌数学之离散点集图形DEMO 相关代码: // http://wenku.baidu.com/link?url=yg_gE7LUXCg2mXRp-ZZdfRXXIkcNj8YOhvN7 ...

  7. 二维离散平稳小波重构iswt2

    clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=swt2(X,2,'haar');%用haar小波基进行2尺度平稳小波分解 Y=iswt2(cA, ...

  8. 二维离散平稳小波分解swt2

    对信号X进行N尺度平稳小波分解 [A,H,V,D]=swt2(X,N,'wname'); clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=swt2 ...

  9. Aizu - 0531 Paint Color

    白书例题,直接用书上的暴力压缩坐标是可以的,但是看了别人的博客的写法,大概是理解了思想但是看不懂为什么那么压缩,先放这,等明白了补上 #define debug #include<stdio.h ...

随机推荐

  1. Canvas 图片平铺设置

    /** * 图片平铺 */ function initDemo7(){ var canvas = document.getElementById("demo7"); if (!ca ...

  2. 一个初学者的辛酸路程-初识Django

    前言: 主要是关于JavaScript的高级部分以及Django 主要内容: 一.jQuery 事件绑定: DOM事件绑定: -直接在标签上绑定 第一种: $('.title').click(func ...

  3. ssl证书原理

    SSL证书(HTTPS)背后的加密算法 SSL证书(HTTPS)背后的加密算法 之前我们介绍SSL工作原理了解到当你在浏览器的地址栏上输入https开头的网址后,浏览器和服务器之间会在接下来的几百毫秒 ...

  4. GDI+绘制可滚动的窗口

    在winform中绘制图形,可以使用gdi+来完成. 当绘制的图形大于目前窗口大小时,就需要滚动条来帮忙显示. 设置属性:Form.AutoScrollMinSize为要显示内容的大小. privat ...

  5. SqlHelper——数据库小助手

    SqlHelper其实就是一个类. 早就听说过"SqlHelper"这个名词,也查过相关的资料,但还是一头雾水.当真的去实践去用它时,就会发现其实它没那么神秘. 当敲第一个窗体的时 ...

  6. 莫队算法初识~~CodeForces - 617E

    E. XOR and Favorite Number time limit per test 4 seconds memory limit per test 256 megabytes input s ...

  7. 从零开始--Spring项目整合(1)使用maven框架搭建项目

    这些年一直在用spring的框架搭建项目,现在开始我们从零开始利用Spring框架来搭建项目,目前我能想到有Spring.SpringMVC.SpringJDBC.Mybatis.WebSockt.R ...

  8. vue刨坑(二)

    vue实例 vue实例 每一个应用都是通过vue这个构造函数创建根实例(root instance),启动 new vue(选项对象) 需要传入选项对象,对象包含挂载元素,数据,模板,方法等. el: ...

  9. Vitamio介绍及使用

    一.Vitamio介绍 1.1 Vitamio是什么? Vitamio是Android平台视音频播放组件,支持播放几乎格式的视频以及主流网络视频流(http/rtsp/mms等),详细的中文介绍: 这 ...

  10. PEP8特性

    Python 的代码风格由 PEP 8 描述.这个文档描述了 Python 编程风格的方方面面.在遵守这个文档的条件下,不同程序员编写的 Python 代码可以保持最大程度的相似风格.这样就易于阅读, ...