当前课程知识点:计算几何 > 07. Geometric Range Search > A. Range Query > 07-A-03. Binary Search
那么既然我们的大规模
输入的点集是相对固定的
那么确实有可能通过预处理
使得我们之后的每一次查询
都能够更快的得到答案
具体的如何来做预处理呢
回顾一下我们此前学过的
种种预处理方法
从本质上讲
无非其实都是在做排序
在这里既然它本身
这些数据就是来自于
一个一维的线性空间
我们也再自然不过的一种做法就是
直接将它们排成一个序列
最简单的序列无非是
我们所说的有序向量
那么既然已经是有序的向量
你很自然的就会想到
我们可以在上面施加高效的查找算法
比如binary search
二分查找
当然你应该还记得
为了使得我们的查找算法
更加的简明
更加的鲁棒
一种很好的做法就是
在最左侧引入一个哨兵
另外对于我们的二分查找
这个算法的功能语义
我们也不妨先做一个约定
也就是说
无论是成功或者失败
它返回的总是某一个特定的值
比如
总是那个不大于我们查找目标的那个
最大的值
而且如果有多个这样的目标的话
那么它返回的是其中
从排列次序
也就是我们说的
秩来说
最大的最靠后的那个元素
所以简而言之
所返回的就是
不超过我们目标的
那个最大值
这样的话
每当我们指定了一个区间
我们都是首先将目光放在
这个区间的右端点
也就是那个闭的那个方向的x_2
我们来针对x_2
做一次查询
按照我们刚才约定的语义
返回的确实是不超过x_2的
那个最大值
请记住
为此我们说需要花费的时间是O(logn)
这是我们的立足点
你可以想像一下
我们凌空经过查找
定位到了这个位置
那么这个点非常重要
因为如果的确存在
一系列命中的元素的话
那么这个点
必然就是这一组命中元素的
最末尾的那个点
所以接下来
我们要做得事情
是经过一系列的遍历
把它们枚举出来
你从这个图中已经看得出来
遍历的方向
应该就是从这个点出发
如果它的确是命中一个点的话
逐次的从右向左
在输入的序列中
这些点都是彼此紧邻的
所以你可以只需O(1)的时间
就报告出下一个
O(1)的时间就报告出下一个
直到什么时候
你也看出来了
直到第一次跳出这个区间
这个时候就意味着
你的任务实际上已经完成了
因为在此之前
已经不可能再有其他的命中的点了
其实在刚才那个t之后
也是如此
你已经一个不多
一个不漏的
将这个区间中的
所有的点都悉数的给报告出来
当然为了使得整个这个算法
更加的完整
你这里不妨将一些重要的信息
比如说t与s的差
我们记作r
这样一个数
报告回去
这个数是什么数
就是在t和s之间
也就是那些被报告出来的
那些点的总数
这些点是output
所以我们也称之为output size
输出规模
我们马上就会看到
这个规模r也是至关重要的
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