[BZOJ5328][扫描线][set]SDOI2018:物理实验

本文详细解析了BZOJ5328题目的算法实现,通过旋转坐标和扫描线技巧,利用set数据结构维护离x轴最近的两条线段,解决了复杂的几何问题。代码中使用了longdouble类型以确保精度。

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BZOJ5328

很明显的旋转坐标
然后用set维护扫描线离x轴最近的两条线段

要开long double

Code:

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define db long double
using namespace std;
inline int read(){
	int res=0,f=1;char ch=getchar();
	while(!isdigit(ch)) {if(ch=='-') f=-f;ch=getchar();}
	while(isdigit(ch)) {res=(res<<1)+(res<<3)+(ch^48);ch=getchar();}
	return res*f;
}
const int N=100005;
int n,m,q[N];
db x[N][2],y[N][2],ins[N],val[N],p[N],X0,Y0,X1,Y1,L,x0;
inline bool cmp(int a,int b){return ((a>0)?x[a][0]:x[-a][1])<((b>0)?x[b][0]:x[-b][1]);}
struct line{
    int u;
    line(int _u=0):u(_u){}
    inline friend bool operator < (const line &a,const line &b){
        if(a.u==b.u)return false;
        db ya=(y[a.u][0]-y[a.u][1])/(x[a.u][0]-x[a.u][1])*(x0-x[a.u][0])+y[a.u][0];
        db yb=(y[b.u][0]-y[b.u][1])/(x[b.u][0]-x[b.u][1])*(x0-x[b.u][0])+y[b.u][0];
        return abs(ya)<abs(yb);
    }
};set<line>up,down;
void solve(){
    n=read(),m=0;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        x[i][0]=read(),y[i][0]=read(),x[i][1]=read(),y[i][1]=read();
        ins[i]=sqrt((x[i][0]-x[i][1])*(x[i][0]-x[i][1])+(y[i][0]-y[i][1])*(y[i][0]-y[i][1]));
    }
    X0=read(),Y0=read(),X1=read(),Y1=read(),L=read();
    if(X0>X1)swap(X0,X1),swap(Y0,Y1);
    db dx=X1-X0,dy=Y1-Y0,len=sqrt(dx*dx+dy*dy),sin=dy/len,the=dx/len;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        x[i][0]-=X0,x[i][1]-=X0,y[i][0]-=Y0,y[i][1]-=Y0;
        db t1,t2,t3,t4;
        t1=x[i][0]*the+y[i][0]*sin,t2=y[i][0]*the-x[i][0]*sin;
        t3=x[i][1]*the+y[i][1]*sin,t4=y[i][1]*the-x[i][1]*sin;
        x[i][0]=t1,y[i][0]=t2,x[i][1]=t3,y[i][1]=t4;
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        if(x[i][0]>x[i][1])swap(x[i][0],x[i][1]),swap(y[i][0],y[i][1]);
        ins[i]/=(x[i][1]-x[i][0]);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)q[++m]=i,q[++m]=-i;
    sort(q+1,q+m+1,cmp);
    for(int i=1;i<=m;i++)val[i]=0;
    for(int i=1,u;i<=m;i++){
        if(q[i]>0){
            u=q[i];x0=p[i]=x[u][0];
            if(!up.empty())val[i]+=ins[up.begin()->u];
            if(!down.empty())val[i]+=ins[down.begin()->u];
            ((y[u][0]>0)?up:down).insert(line(u));
        }
        else{
            u=-q[i];x0=p[i]=x[u][1];
            if(!up.empty())val[i]+=ins[up.begin()->u];
            if(!down.empty())val[i]+=ins[down.begin()->u];
            ((y[u][0]>0)?up:down).erase(line(u));
        }
    }
    db res=0,ans=0,l=p[1]-L,r=p[1];int pl=1,pr=2;
    while(pr<=m){
        db dl=p[pl]-l,dr=p[pr]-r;
        if(dl>dr)res+=(val[pr]-val[pl])*dr,pr++,l+=dr,r+=dr;
        else if(dl<dr)res+=(val[pr]-val[pl])*dl,pl++,l+=dl,r+=dl;
        else res+=(val[pr]-val[pl])*dl,pl++,pr++,l+=dl,r+=dl;
        ans=max(ans,res);
    }
    printf("%.15Lf\n",ans);
}
int main(){
    for(int t=read();t--;)solve();
    return 0;
}
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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