🌈 在编程的世界里，解决复杂问题时，有时需要巧妙地简化问题。今天我们要探讨的就是一个有趣的算法问题：“Aizu - 0531 Paint Color”。这个问题的核心在于如何高效地处理大量数据点的坐标信息，从而优化我们的算法效率。

📐 坐标离散化是解决此类问题的一种有效策略。通过将连续的坐标值映射到较小的整数范围，我们可以减少内存使用，并且加快计算速度。这就像给一幅画选择合适的颜料，既要色彩丰富，又要考虑调色板的空间限制。

🛠️ 在具体实现过程中，我们首先需要对输入的坐标进行预处理，识别并提取出所有不同的坐标值。然后，我们将这些值按照一定的规则重新编号，以便于后续的数据结构操作。这个过程就像是在画布上规划好每一笔的颜色分布，让最终的作品更加和谐美观。

💡 掌握坐标离散化的技巧，不仅能够帮助我们在比赛中取得更好的成绩，也能让我们在实际项目中更加游刃有余。希望这篇分享能给你带来启发，一起探索更多算法之美吧！🎨

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