离散优化总结 
离散优化是一种常见的高效数据结构,它通过建立数据与存储结构(数组)之间(不一定)一一对应的映射关系来达到对复杂数据的优化。 
离散优化最重要的一点是建立映射,对于特殊的线段、点而言,这些映射可以是对一个区间的映射,即将某段线或者某块区域映射到数组里面去,从而在计算时降低时间复杂度。 
Hash优化:是对于字符串和数字的一种优化方式。它通过将数据映射到数组内的某个元素从而达到节省空间的效果。 
根据hash算法的不同,可能会引起数据的碰撞,即hash(key1)==hash(key2),会使得数据存储出现错误。有两个方法可以解决: 
拉链法,将hash所对密码指向链表头,每次查找元素遍历整串链表,直到找到该元素为止(编程复杂度较高) 开地址法,当hash所对密码冲突时,将数据存入另外的位置(可以是下一个空位置,也可以是计算出的任意位置),当然如果使用线性开地址法,只要有一个数据碰撞,那么其余所有数据都很有可能进行至少一次碰撞,非常耗费时间。所以我们运用hash算出另一个位置并存储:  
while(hashtable[ad]!=0){ 
    ad+=ad%3+1;//可以是异于主hash算法的另一hash算法 
} 
  
       通常Hash算法分为两个板块: 
查找元素,hash(key)对应的不一定是目标元素,需要对目标进行搜索,推荐使用开地址法进行搜索 插入元素,与查找同理,在插入之前必须检查此元素是否已被插入,再用开地址法存入相应的地址  
  
Hash可用的构造方法 
直接定址 取模法 平均取中值 随机数 数字分析法,将最有代表特色的位置作为特征码 折叠法,将数拆分成几部分并求和 基数法,将低进制数当作高进制数转化为原进制的数,并进行分析,取特征码(两个进制之间应该是互质的关系)  
  
  
  
  
  
  
  
1640: 线段覆盖 
时间限制:1 Sec  内存限制: 128 MB提交 ][状态 ][讨论版 ]
题目描述 
X轴上方有若干条平行于X轴的线段,求这些线段能覆盖到的X轴的总长度?
输入 
第一行一个数n(n<=1000),表示线段的个数;
输出 
输出覆盖x轴的长度。
样例输入 
210 122 4样例输出 
4将每个点存入数组进行排序,然后遍历所有线段,将线段所覆盖到的点全部记录,输出结果 
 
 
1234: 图形面积 
时间限制:0 Sec  内存限制: 128 MB提交 ][状态 ][讨论版 ]
题目描述 
桌面上放了N个矩形,这N个矩形可能有互相覆盖的部分,求它们组成的图形的面积。
输入 
输入第一行为一个数N(1≤N≤100),表示矩形的数量。下面N行,每行四个整数,分别表示每个矩形的左下角和右上角的坐标,坐标范围为–10^8到10^8之间的整数。
输出 
输出只有一行,一个整数,表示图形的面积。
样例输入 
31 1 4 32 -1 3 24 0 5 2样例输出 
10二维离散优化,将图形在x轴上投影的点找出,并且分析相邻两点间的距离(即图形的宽),以及投影这段线的图形在y轴上的投影(即图形的高),ans+=d*h即可 
http://noi.openjudge.cn/ch0305/1551/ 
Sumsets 
描述 
给出一个整数集合s,找到集合中最大的d,让等式a+b+c=d成立,
其中,a,b,c,d是集合S中不同的元素。
输入
Several S, each consisting of a line containing an integer 1 <= n<= 1000 indicating the number of elements in S, followed by the elements ofS, one per line. Each element of S is a distinct integer between -536870912 and+536870911 inclusive. The last line of input contains 0.
输出
For each S, a single line containing d, or a single line containing"no solution".
样例输入
5
2
3
5
7
12
5
2
16
64
256
1024
0
样例输出
12
no solution
经过变形可得a+b=d-c,先枚举a+b用hash表存储 
再枚举d-c,如果在hash表中有值,且该值对应的a,b异于d,c,那么将此时的d存起来,取最大值 
1807:正方形 
http://noi.openjudge.cn/ch0305/1807/ 
描述
给出平面上一些点的坐标,统计由这些点可以组成多少个正方形。注意:正方形的边不一定平行于坐标轴。
输入
输入包括多组测试数据。每组的第一行是一个整数n (1 <= n <= 1000),表示平面上点的数目,接下来n行,每行包括两个整数,分别给出一个点在平面上的x坐标和y坐标。输入保证:平面上点的位置是两两不同的,而且坐标的绝对值都不大于20000。最后一组输入数据中n = 0,这组数据表示输入的结束,不用进行处理。
输出
对每组输入数据,输出一行,表示这些点能够组成的正方形的数目。
样例输入
4
1 0
0 1
1 1
0 0
9
0 0
1 0
2 0
0 2
1 2
2 2
0 1
1 1
2 1
4
-2 5
3 7
0 0
5 2
0
样例输出
1
6
1
将每个点用hash表存起来,这里有个小技巧,可以开longlong数组,从而实现一个变量存一个点的功效。然后枚举任意两个未枚举的点,将它们作为正方形的一条边,通过规律我们可以确定两个待定的正方形,寻找计算出的正方形另两个点的位置,搜索hash表,如果都有相应的元素对应,那么即为找到一个正方形。注意:每两个点都会被遍历,即每条边都会被遍历,所以正方形的个数是边数d>>2 
FZOJ1639魔板
题目描述 
在魔方风靡全球之后,小Y发明了它的简化版——魔板,如图1所示,魔板由8个同样大小的方块组成,每个方块的颜色均不相同,本题中分别用数字1~8表示,它们可能出现在魔板的任一位置。任一时刻魔板的状态可以用方块的颜色序列表示:从魔板的左上角开始,按顺时针方向依次写下各个颜色块的颜色代号,得到数字序列即可表示此时魔板的状态。例如,序列(1,2,3,4,5,6,7,8)表示如图1所示魔板的状态,这也是本题中魔板的初始状态。
 
 
 
图 1 魔板的初始状态 
对于魔板,可以施加三种不同的操作,分别以A,B,C标识。具体操作方法如下:
A:上下行互换。
B:每一行同时循环右移一格。
C:中间4个方块顺时针旋转一格。
应用这三种基本操作,可以由任一种状态达到任意另外一种状态。
图 2 魔板的操作方法 
图2描述了上述3种操作的具体含义,图中方格外面的数字标识魔板的8个方块位置,方格内数字表示此次操作前该小方块所在位置,即:如果位置P对应的方格中数字为I,则表示此次操作前该方块在位置I。
任务一:请编一程序,对于输入的一个目标状态寻找一种操作的序列,使得从初始状态开始,经过此操作序列后使该魔板变为目标状态。
任务二:如果你的程序寻找到的操作序列在300步以内,会得到任务二的分数。
输入数据只有一行,内容是8个以一个空隔分隔的正整数,表示目标状态。输入样例对应的状态如图3所示。输出数据要求第一行输出你的程序寻找到的操作序列的步数L,随后L行是相应的操作序列,每行的行首输出一个字符,代表相应的操作。
 
 
 
图 3 魔板的输入样例的状态 
输入 
输出 
第一行输出你的程序寻找到的操作序列的步数L,随后L行是相应的操作序列,每行的行首输出一个字符,代表相应的操作。
样例输入 
2 6 8 4 5 7 3 1
样例输出 
7
B
C
A
B
C
C
B
  
如果魔板数据太小,可用直接地址法,但本题魔板有10^8种可能,不现实。又考虑到在300步内可得到目标魔板,于是想到使用hash表存储已经遍历过的走法。 
从初始状态开始,进行BFS,取出一个元素,每次考虑三种可能的变化情况,搜索hash表,如果还未考虑此情况,就加入队列,继续搜索,同时记录每种走法的上一步father[] 
直到程序找到了目标解,那么依次遍历father[],输出结果即可