一本通网站 1424：【例题3】喷水装置 及 贪心总结

原题   传送门

【题目描述】

长 LL 米，宽 WW 米的草坪里装有 nn 个浇灌喷头。每个喷头都装在草坪中心线上（离两边各 W2W2 米）。我们知道每个喷头的位置（离草坪中心线左端的距离），以及它能覆盖到的浇灌范围。

请问：如果要同时浇灌整块草坪，最少需要打开多少个喷头？

【输入】

输入包含若干组测试数据。

第一行一个整数 TT 表示数据组数；

每组数据的第一行是整数 nn、LL 和 WW；

接下来的 nn 行，每行包含两个整数，给出一个喷头的位置和浇灌半径（上面的示意图是样例输入第一组数据所描述的情况）。

【输出】

对每组测试数据输出一个数字，表示要浇灌整块草坪所需喷头数目的最小值。如果所有喷头都打开也不能浇灌整块草坪，则输出 −1−1 。

【输入样例】

3
8 20 2
5 3
4 1
1 2
7 2
10 2
13 3
16 2
19 4
3 10 1
3 5
9 3
6 1
3 10 1
5 3
1 1
9 1

【输出样例】

6
2
-1

【提示】

数据范围：

对于 100% 的数据，n≤15000。

对于这个题，首先我们要考虑到装置实际覆盖的范围：

由于曲线不好处理，所以我们可以将覆盖面积近似的看成是图中红色矩形覆盖的面积（这样对结果不造成影响）

那么这个矩阵的左端点与大区间最左侧的距离为 pos-√[r^2+(w/2)^2]，矩形的右端点与大区间最左侧的距离为pos+√[r^2+(w/2)^2]；

接下来是贪心思路：

1.在读入每个喷水装置的数据后，我们紧接着计算出实际矩形的左端点和右端点的距离l和r，记录在结构体中；

2.根据矩形左端点从大到小排序；

3.我们设double类型的s来表示已经覆盖区间的范围，初始值为0；

4.我们先用q来暂时储存一下s每次操作前的值，然后访问每一个l<=s且在cnt内的点，找出最大的r，让s=r（此时这个r是最大的那个r）；

判无解：若q==s且s<l，则说明无解（意思就是没能找到一个装置来更新s，并且s还未覆盖整个区间）

好啦，代码如下：

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
int read()                      //读入优化
{
    char ch=getchar();
    int a=0,x=1;
    while(ch<‘0‘||ch>‘9‘)
    {
        if(ch==‘-‘) x=-x;
        ch=getchar();
    }
    while(ch>=‘0‘&&ch<=‘9‘)
    {
        a=(a<<3)+(a<<1)+(ch-‘0‘);
        ch=getchar();
    }
    return a*x;
}
int t,n,l,w;
int pos,R,ans,cnt;
struct water
{
    double l,r;                 //l是装置实际覆盖区间的左端点，r是右端点
}a[15001];
int cmp(water x,water y)        //按照左端点从大到小排序
{
    return x.l<y.l;
}
int main()
{
    t=read();                   //t组数据
    for(int i=1;i<=t;i++)
    {
        n=read();
        l=read();
        w=read();
        cnt=0;                  //cnt是有用的装置的个数，条件为r>w/2
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            pos=read();         //装置圆心距区间最左端的距离
            R=read();
            if(R<=w/2) continue;
            cnt++;
            a[cnt].l=pos-sqrt(R*R-(w/2.0)*(w/2.0));
            a[cnt].r=pos+sqrt(R*R-(w/2.0)*(w/2.0));
        }
        sort(a+1,a+1+cnt,cmp);
        double s=0,q;           //我们已经将区间覆盖了s米
        int k=1,flag=0,ans=0;
        while(s<l)                       //覆盖不满就一直找喷水装置
        {
            ans++;
            q=s;
            for(;a[k].l<=q&&k<=cnt;k++)    //在s左端找到一个右端点最大的值
               if(a[k].r>s) s=a[k].r;      //让s更新为最大的r
            if(s==q&&s<l) {flag=1;cout<<0<<endl;break;}  //判断无解
        }
        if(flag==0) cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}

在此对贪心做一下小结：

贪心算法是指：

在每一步求解的步骤中，它要求“贪婪”的选择最佳操作，并希望通过一系列的最优选择，能够产生一个问题的（全局的）最优解。

　　贪心算法每一步必须满足一下条件：

　　1、可行的：即它必须满足问题的约束。

　　2、局部最优：他是当前步骤中所有可行选择中最佳的局部选择。

　　3、不可取消：即选择一旦做出，在算法的后面步骤就不可改变了。

贪婪算法并没有固定的算法解决框架，算法的关键是贪婪策略的选择，根据不同的问题选择不同的策略。必须注意的是策略的选择必须具备无后效性，即某个状态的选择不会影响到之前的状态，只与当前状态有关，所以对采用的贪婪的策略一定要仔细分析其是否满足无后效性。

原文地址：https://www.cnblogs.com/xcg123/p/10989095.html