考慮乙個二維平面，攝像機在(0,0)(0,0)的位置，初始時平面上沒有障礙物。現在執行qq次操作，操作有兩種（假設這是第ii次操作，1≤i≤q1≤i≤q）：
1、給定x0,y0,x1,y1(x0
2、給定向量(x,y)(x,y)，會有乙個動點從攝像機所在的(0,0)(0,0)位置出發，以(x,y)(x,y)所指的方向前進，直到碰到第乙個障礙物為止。
對於第2種操作，輸出最先碰到的障礙物的編號。若不會碰到任何障礙物，輸出0。
輸入檔案第一行乙個正整數qq，表示操作總數。
接下來的qq行，每行第乙個正整數opiopi為操作種類（保證為1或2）。如果為1，則接下來四個正整數x0,y0,x1,y1(x0
輸出檔案包含rr行（rr為第2種操作的總數），每行乙個正整數，表示第乙個碰到的障礙物編號。
10
1 3 3 10 4
1 4 2 5 6
2 6 2
1 2 8 4 10
1 0 6 3 9
2 5 2
2 8 6
2 2 9
2 4 7
1 5 7 10 10
122
50
樣例解釋
在9次操作之後，平面的一部分如圖所示（箭頭為所有第2種操作詢問的路線）。
資料範圍
對於30% 的資料：q≤1000q≤1000。
對於另外30% 的資料：0≤x0,y0,x1,y1,x,y≤2000≤x0,y0,x1,y1,x,y≤200。
對於100% 的資料：q≤105,0≤x0,y0,x1,y1,x,y≤109,x0
noip2018模擬-南外
好題。我一看是計算幾何，就方了，
結果是道線段樹。。。
橫縱座標分開處理
把所有有用的點按斜率離散化，於是一段線段就變成了一段區間。
那麼修改操作就是區間取max
查尋出x，y的最小值然後取較小的（先碰到）
注意判x, y為0的情況
本題奇技淫巧：
線段樹不下傳標記，查詢時每層取max（ccj線段樹？orz）
把x=x*k化為y來比較而不是y=y/k 避免精度**
double 開 long double 避免精度**
或者用atan2
#include#include#include#include#include#include#include#define maxn 400005
#define db long double
#define inf 2e9
using namespace std;
int q,n,x,y,top,li,ri,pl,ansx,xid,ansy,yid;
db xl[maxn],kk,k1,k2,k3;
struct nodes[maxn];
mapls;
struct notree[maxn*2][2];
bool cmp(db aa,db bb)
void build(int k,int l,int r)
void add(int k,int val,int id,int p)return;
}int mid=tree[k][p].l+tree[k][p].r>>1;
if(li<=mid)add(k*2,val,id,p);
if(ri>mid)add(k*2+1,val,id,p);
}void ask(int k)
db chu(int y,int x)
int main()
else
}sort(xl+1,xl+top+1,cmp);int tot=0;
for(int i=1;i<=top;i++)
//cout}}
}return 0;
}
光線追蹤（raytracing）
考慮乙個二維平面，攝像機在 0,0 0,0 的位置，初始時平面上沒有障礙物。現在執行qq次操作，操作有兩種 假設這是第ii次操作，1 i q1 i q 1 給定x0,y0,x1,y1 x0 2 給定向量 x,y x,y 會有乙個動點從攝像機所在的 0,0 0,0 位置出發，以 x,y x,y 所指的...
3994 光線追蹤（raytracing）
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Raytracing 光線追蹤演算法
實際上叫反向光線追蹤 backward raytracing 因為計算是從camera開始發射光線，而不是從光源發射光線。反向光線追蹤步驟 1 camera的膠片被分成離散的網格 即畫素點 我們的目標是確定每乙個畫素點的顏色值。2 對於每乙個畫素，從camera位置追蹤一條光線，指向該畫素點 3 對...