HDU 5626 Clarke and points 平面两点曼哈顿最远距离

这是一道计算几何的题目，可以使用枚举或者二分答案来解决。

首先，我们可以将所有点按照横坐标从小到大排序，然后对于每个点，计算它和之前的每个点的曼哈顿距离，取最大值即可。这样的时间复杂度为 $O(n^2)$，可以通过此题。

还有一种更优秀的做法是二分答案。我们可以二分最大的曼哈顿距离 $mid$，然后判断是否存在两个点之间的曼哈顿距离大于等于 $mid$。具体做法是，我们维护当前横坐标最小的点和横坐标最大的点，然后分别向左和向右扫描，如果当前点与横坐标最小的点的横坐标之差大于等于 $mid$，那么我们就将横坐标最小的点向右移动，否则将当前点向右移动。同理，如果当前点与横坐标最大的点的横坐标之差大于等于 $mid$，那么我们就将横坐标最大的点向左移动，否则将当前点向左移动。最后如果找到了两个点之间的曼哈顿距离大于等于 $mid$，那么就说明存在一个合法解，否则不存在。这样的时间复杂度为 $O(n\log n)$。

代码实现：

相关问题

如何使用匈牙利算法解决HDU1150和HDU2255这两个二分图匹配问题？请提供具体的代码实现。

在深入分析HDU1150和HDU2255这两个问题时，匈牙利算法是解决它们的核心工具。首先，理解HDU1150和HDU2255问题的背景和要求对于算法实现至关重要。接下来，可以参考《二分图匹配算法实现：匈牙利算法与KM算法》这本书籍来获取算法实现的详细指导。书中不仅包含了理论知识，还有实例代码及整理，这对于解决具体问题非常有帮助。

参考资源链接：[二分图匹配算法实现：匈牙利算法与KM算法](https://wenku.csdn.net/doc/601h4knr28?spm=1055.2569.3001.10343)

在编写代码时，首先要构建一个图的邻接矩阵表示，然后通过`hungary`函数来实现算法的核心逻辑。这个函数利用DFS来搜索增广路径，并通过修改标记数组来实现匹配或回溯。具体到HDU1150问题，可能需要处理多个测试用例，而HDU2255问题则可能涉及到对特定条件的匹配。代码中的关键步骤包括初始化匹配数组、访问标记数组，以及在找到增广路径时进行匹配的更新。

对于HDU1150，可以通过读取输入数据，构建邻接矩阵，并调用`hungary`函数来找到最大匹配。而HDU2255问题可能需要更细致的处理，比如处理不同的输入格式或者满足特殊的匹配规则。在这两个问题的代码实现中，`memset`函数用于初始化数组，`sizeof`运算符用于获取数组大小，这些都是编写高效C/C++代码的基础。

最后，通过反复测试和调试代码，确保它能够正确处理各种边界情况和复杂的数据输入。在实现这些算法后，建议继续深入学习更高级的图论算法，如KM算法，以及如何在实际编程中应用这些算法，从而在解决实际问题时能够更加得心应手。

参考资源链接：[二分图匹配算法实现：匈牙利算法与KM算法](https://wenku.csdn.net/doc/601h4knr28?spm=1055.2569.3001.10343)

如何通过匈牙利算法解决HDU1150和HDU2255这两个二分图匹配问题，并给出具体的代码实现？

在解答HDU1150和HDU2255这两个二分图匹配问题时，匈牙利算法是一个非常实用的工具。为了帮助你更好地理解和应用这一算法，推荐查看《二分图匹配算法实现：匈牙利算法与KM算法》这本书籍，它详细地解释了二分图匹配以及匈牙利算法和KM算法的实现细节，并提供了实例代码，这将直接帮助你解决HDU1150和HDU2255的问题。

参考资源链接：[二分图匹配算法实现：匈牙利算法与KM算法](https://wenku.csdn.net/doc/601h4knr28?spm=1055.2569.3001.10343)

在HDU1150中，问题通常描述为在一个社团中为每对男女找到合适的配对，保证没有一对男女在同一对中多次出现。HDU2255则可能是一个更为复杂的分配问题，需要对算法进行适当的调整来满足特定的约束条件。

下面是匈牙利算法解决这类问题的基本代码框架，其中包含注释，以助于理解每个步骤的实现：

#include <stdio.h>
#include <string.h>

#define MAXN 510
#define INF 0x3f3f3f3f

int n, m;
int match[MAXN]; // 匹配数组，记录匹配情况
int vis[MAXN]; // 标记数组，记录节点是否被访问过
int link[MAXN]; // 链接数组，用于记录增广路径
int graph[MAXN][MAXN]; // 邻接矩阵表示图

int dfs(int u) {
    for (int v = 1; v <= m; ++v) {
        if (!vis[v] && graph[u][v]) {
            vis[v] = 1;
            if (!match[v] || dfs(match[v])) {
                match[v] = u;
                link[u] = v;
                return 1;
            }
        }
    }
    return 0;
}

int hungary() {
    int res = 0;
    memset(match, 0, sizeof(match));
    for (int u = 1; u <= n; ++u) {
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        if (dfs(u)) res++;
    }
    return res;
}

int main() {
    // 读取数据，初始化图结构...
    // 读取n和m的值...
    
    // 调用hungary函数求解匹配数...
    printf(

参考资源链接：[二分图匹配算法实现：匈牙利算法与KM算法](https://wenku.csdn.net/doc/601h4knr28?spm=1055.2569.3001.10343)