当前课程知识点:计算几何 > 08. Windowing Query > J. Segment Tree > 08-J-05. BBST
我们在前面看到
采用线段树的方法
虽然可以快速的完成
stabbing query
但是有一条在最坏的情况下
包括在一般的情况下
它所消耗的空间太大了
所以这是它的致命的问题
接下来我们就来看看
如何就这一点对它做改进
同样跟我们前面一样
所有的这种改进
如果说比喻一下
是我们需要向前进一步的话
有效的方法反而是
我们或许要先退一步
这种退一步就表现在
我们或许要把这件事情
搞的貌似更复杂一些
比如刚才我们已经看到
简明的直接用一个
排序以后的有序向量就可以了
但是接下来我们就会看到
我们或许应该
将刚才那样一个有序的向量
变成与之等价的一棵BBST
对于这样一类变换
我相信你已经司空见惯了
是的
只要你对数据结构有一定的了解
你就会知道
从逻辑上看
任何一个有序的序列
其实都对应于至少一棵二叉树
尤其是平衡的二叉搜索树
这种转换
只要在中序遍历上讲是一致的
就足以完成
所以在这里我不希望
再多花时间了
假设确实可以这样
于是对于这样的一棵树
我们首先将目光要放在
它的那些叶子上
我们知道所有这些叶子
都代表着一个入口
一个entrance
那么在这里我们的entrance
自然的也就是它对应的那样
一个一个的
我们前面讲过的那些
原始的区间
elementary interval
所有的这些EI
都对号入座的一个一个一个的
存放在这些叶子中
依次存放
那么你应该还记得
每一个EI之所以被我们特别关注
就是因为位于其内部的
任何一次stabbing query
它的答案都是一样的
我们可以预先的
将这个答案
作为一个正则子集
存放在原来的那个EI中
原来只不过是向量中的一个入口
现在呢
换汤不换药
既然转换成了一棵BBST
那么我们也就将所有的这些答案
存放在对应的这些叶子结点中
比如对于这个叶子结点而言
相应的它的答案就是这三个线段
对于这个叶子而言
它的答案就是绿的和紫的
这两条线段
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