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01-A-04. Color Space

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01-A-04. Color Space课程教案、知识点、字幕

既然谈到几何

那么少不了就要谈到

它最最基础的一个概念

叫做空间 欧氏空间

在这里我们将欧氏空间

对应于颜色

我们称之为颜色空间

具体来讲我们要将每一种颜色

都对应成是这个空间中的一个点

无论这种颜色或者颜料

是来自于生产厂家

直接供应的那种基础性的颜料

还是艺术家

为了创作的需要

必须重新勾兑出来的新的颜色

总而言之每一种颜色

都对应这个空间中的一个点

当然这里

因为我们讨论的都是正数

那可以认为

它基本上都限于第一个象限

这不是主要的问题

那么现在的问题是在于

我们固然可以按照这种方法

将我们刚才的三种颜料

也就是X Y Z

按照横轴

也就是刚才比如红色的分量数值

以及纵轴

也就是刚才说的

绿色的分量的数值

对应地画出一个一个的点

三种颜料,分别是三种点

我们刚才看到过

在我们只有X和Y

两种颜料的时候

如果我们要勾兑出U

那个比重是2比1

不要忘了X更多一些

X是2 Y是一份

为什么是这样的呢

其实这件事情倒过来

我们在给出了固定的X和Y之后

我可以将我们目标的那个U

也在这个屏幕上画出来

如果你画出来的话你就会发现

其实非常地巧

我们可以验证一下

它们三者是所谓共线的

共线的

如果是这种情况下

那么我们认为

U肯定是能被勾兑出来的

而且它的勾兑比例

可以从几何上

一目了然的能解释

你可以再去计算一下

我会告诉你

其实U到X的距离相对更短

U到Y的距离相对更长

而二者的距离之比其实是1比2

而我们刚才勾兑的比例

是反过来的 2比1

其实这就是一个规律

也就是说如果我要勾兑的

一种颜色

恰好是位于这两个顶点的

那条连接的线段上

而且它们的距离存在一个比的话

那么这种颜色

就必然能够被勾兑出来

而且勾兑的方法

就蕴含在刚才的那个比例中

只要把刚才那个距离比

1比2颠倒过来 变成2比1

它就必然能得到这种颜色

你可以作为一个极端的例子

可以去想一下

整个的是如果要勾兑Y

和勾兑X本身的时候

另一个分量是0

是同样的道理

好 那么刚才我们也可以解释

为什么V这种颜色

必须要借助第三种颜色

才能够勾兑出来

因为你大致可以看出来

因为V并没有位于X和Y

所确定的这条线段上 跑偏了

在这种情况下

我们说必然要借助Z

而之所以要借助Z

或者说准确地讲

按照我们刚才那个比例

必须是1比3比1

也蕴含在这个图中

原理是一样的

如果在这种情况下

我们要做的事情

就是要首先确认V

这个颜料所对应的那个点

是不是落在X,Y,Z

所定义的这个三角形的内部

如果是它就一定能勾兑出来

如果不是

至少它是不能勾兑出来的

好 如果它能勾兑出来

具体的勾兑的比例是多少呢

在这个图中也给出来了

为此我们只需要去量一下

V到这三个点的距离

然后找一下它们的比

我们在这里会发现

它们的比恰好是3比3比1

所以倒过来

在这里我们勾兑的比例

自然也就是这个最短的

最近的这个点

对应的那个颜色要取的更多

反其道而行之它要取三份

而到更远的那两个点

所对应的颜色

所取的比例要更少

完全可以用这个来度量

当然以上的这些结论

你还需要在课后

再做仔细的推导

和严格的验证

在这里你不妨把这个结论记下来

也就是说如果有一种颜料

能够被两种已知的颜料勾兑出来

它必然位于

二者之间的那条连线上

如果是对于三种颜料的情况

那么某种目标的颜色

能够被勾兑出来

当且仅当在颜色空间中

它位于这三个点

所对应的那个三角形的内部

而勾兑的比例

是与他们的距离成反比的

计算几何课程列表:

00. Introduction

-Before we start

--html

-Evaluation

--html

-Online Judge

--html

-Lecture notes

--html

-Discussion

--html

-A. History of This Course

--00-A. History of This Course

-B. What's Computational Geometry

--00-B. What's Computational Geometry

-B. What's Computational Geometry--作业

-C. How to Learn CG Better

--00-C. How to Learn CG Better

-C. How to Learn CG Better--作业

-D. Why English

--00-D. Why English

01. Convex Hull

-A. Convexity

--01-A-01. Why Convex Hull

--01-A-02. Nails In The Table

--01-A-03. Paint Blending

--01-A-04. Color Space

--01-A-05. Convex Hull

-A. Convexity--作业

-B. Extreme Points

--01-B-01. Extremity

--01-B-02. Strategy

--01-B-03. In-Triangle Test

--01-B-04. To-Left Test

--01-B-05. Determinant

-B. Extreme Points--作业

-C. Extreme Edges

--01-C-01. Definition

--01-C-02. Algorithm

--01-C-03. Demonstration

-C. Extreme Edges--作业

-D. Incremental Construction

--01-D-01. Decrease and Conquer

--01-D-02. In-Convex-Polygon Test

--01-D-03. Why Not Binary Search

--01-D-04. Support-Lines

--01-D-05. Pattern Of Turns

--01-D-06. Exterior/Interior

-D. Incremental Construction--作业

-E. Jarvis March

--01-E-01. Selectionsort

--01-E-02. Strategy

--01-E-03. Coherence

--01-E-04. To-Left Test

--01-E-05. Degeneracy

--01-E-06. Lowest-Then-Leftmost

--01-E-07. Implementation

--01-E-08. Output Sensitivity

-E. Jarvis March--作业

-F. Lower Bound

--01-F-01. Reduction

--01-F-02. CAO Chong's Methodology

--01-F-03. Transitivity

--01-F-04. Reduction: Input

--01-F-05. Reduction: Output

--01-F-06. Sorting ≤_N 2d-CH

-F. Lower Bound--作业

-G. Graham Scan: Algorithm

--01-G-01. Preprocessing

--01-G-02. Scan

--01-G-03. Simplest Cases

-G. Graham Scan: Algorithm--作业

-H. Graham Scan: Example

--01-H-01. Example (1/2)

--01-H-02. Example (2/2)

-H. Graham Scan: Example--作业

-I. Graham Scan: Correctness

--01-I-01. Left Turn

--01-I-02. Right Turn

--01-I-03. Presorting

-I. Graham Scan: Correctness--作业

-J. Graham Scan: Analysis

--01-J-01. Ω(n) Backtracks

--01-J-02. Planarity

--01-J-03. Amortization

--01-J-04. Simplification

-J. Graham Scan: Analysis--作业

-K. Divide-And-Conquer (1)

--01-K-01. Merge

--01-K-02. Common Kernel

--01-K-03. Interior

--01-K-04. Exterior

-K. Divide-And-Conquer (1)--作业

-L. Divide-And-Conquer (2)

--01-L-01. Preprocessing

--01-L-02. Common Tangents

--01-L-03. Topmost + Bottommost ?

--01-L-04. Stitch

--01-L-05. Zig-Zag

--01-L-06. Time Cost

--01-L-07. More Considerations

-L. Divide-And-Conquer (2)--作业

-M. Wrap-Up

--01-M. Wrap-Up

02. Geometric Intersection

-0. Introduction

--02-0. Introduction

-0. Introduction--作业

-A. Preliminary

--02-A-01. EU

--02-A-02. Min-Gap

--02-A-03. Max-Gap

--02-A-04. IEU

-A. Preliminary--作业

-B. Interval Intersection Detection

--02-B-01. Algorithm

--02-B-02. Lower Bound

-B. Interval Intersection Detection--作业

-C. Segment Intersection Reporting

--02-C-01. Brute-force

--02-C-02. Hardness

-C. Segment Intersection Reporting--作业

-D. BO Algorithm: Strategy

--02-D-01. Proximity & Separability

--02-D-02. Comparability & Ordering

--02-D-03. Data Structures

--02-D-04. Possible Cases

-D. BO Algorithm: Strategy--作业

-E. BO Algorithm: Implementation

--02-E-01. Degeneracy

--02-E-02. Event Queue

--02-E-03. Events & Operations

--02-E-04. Sweepline Status

-E. BO Algorithm: Implementation--作业

-F. BO Algorithm: Analysis

--02-F-01. Correctness

--02-F-02. Example

--02-F-03. Retesting

--02-F-04. Complexity of Event Queue

--02-F-05. Complexity of Status Structure

-F. BO Algorithm: Analysis--作业

-G. Convex Polygon Intersection Detection

--02-G-01. Problem Specification

--02-G-02. Monotone Partitioning

--02-G-03. Criterion

--02-G-04. Decrease-And-Conquer

--02-G-05. Example Cases

--02-G-06. Complexity

-G. Convex Polygon Intersection Detection--作业

-H. Edge Chasing

--02-H-01. Eliminating Sickles

--02-H-02. Example

--02-H-03. Analysis

-H. Edge Chasing--作业

-I. Plane Sweeping

--02-I. Plane Sweeping

-I. Plane Sweeping--作业

-J. Halfplane Intersection Construction

--02-J-01. The Problem

--02-J-02. Lower Bound

--02-J-03. Divide-And-Conquer

-J. Halfplane Intersection Construction--作业

03. Triangulation

-0. Methodology

--03-0. Methodology

-0. Methodology--作业

-A. Art Gallery Problem

--03-A-01. Definition

--03-A-02. Lower & Upper Bounds

--03-A-03. Hardness

--03-A-04. Approximation & Classification

-A. Art Gallery Problem--作业

-B. Art Gallery Theorem

--03-B-01. Necessity of floor(n/3)

--03-B-02. Sufficiency by Fan Decomposition

-B. Art Gallery Theorem--作业

-C. Fisk's Proof

--03-C-01. Triangulation

--03-C-02. 3-Coloring

--03-C-03. Domination

--03-C-04. Pigeon-Hole Principle

--03-C-05. Generalization

-C. Fisk's Proof--作业

-D. Orthogonal Polygons

--03-D-01. Necessity of floor(n/4)

--03-D-02. Sufficiency by Convex Quadrilateralization

--03-D-03. Generalization

-D. Orthogonal Polygons--作业

-E. Triangulation

--03-E-01. Existence

--03-E-02. Ear & Mouth

--03-E-03. Two-Ear Theorem

--03-E-04. Well-Order

--03-E-05. Ear Candidate

--03-E-06. Induction

--03-E-07. Well-Order (Again)

--03-E-08. Properties

-E. Triangulation--作业

-F. Triangulating Monotone Polygons

--03-F-01. Monotone Polygon

--03-F-02. Monotonicity Testing

--03-F-03. Strategy

--03-F-04. Stack-Chain Consistency

--03-F-05. Same Side + Reflex

--03-F-06. Same Side + Convex

--03-F-07. Opposite Side

--03-F-08. Example

--03-F-09. Analysis

-F. Triangulating Monotone Polygons--作业

-G. Monotone Decomposition

--03-G-01. Cusps

--03-G-02. Helper

--03-G-03. Helper Candidate

--03-G-04. Sweep-Line Status

--03-G-05. Possible Cases

--03-G-06. Example

--03-G-07. Analysis

-G. Monotone Decomposition--作业

-I. Tetrahedralization

--03-I-01. Polyhedron Decomposition

--03-I-02. Schonhardt's Polyhedron

--03-I-03. Seidel's Polygon

-I. Tetrahedralization--作业

04. Voronoi Diagram

-A. Introduction

--04-A-01. A First Glance

--04-A-02. Dining Halls on Campus

--04-A-03. More Analogies & Applications

--04-A-04. Voronoi

-A. Introduction--作业

-B. Terminologies

--04-B-01. Site & Cell

--04-B-02. Intersecting Halfspaces

--04-B-03. Voronoi Diagram

--04-B-04. Planar Voronoi Diagram

-B. Terminologies--作业

-C. Properties

--04-C-01. Non-Empty Cells

--04-C-02. Empty Disks

--04-C-03. Nearest = Concyclic

--04-C-04. Number of Nearest Sites = Degree

--04-C-05. Split & Merge

-C. Properties--作业

-D. Complexity

--04-D-01. Linearity

--04-D-02. Proof

-D. Complexity--作业

-E. Representation

--04-E-01. Subdivision

--04-E-02. Fary's Theorem

--04-E-03. Representing VD

-E. Representation--作业

-F. DCEL

--04-F-01. Twin Edges

--04-F-02. Half-Edge

--04-F-03. Vertex & Face

--04-F-04. Traversal

--04-F-05. True Or False

--04-F-06. Application

-F. DCEL--作业

-G. Hardness

--04-G-01. 1D Voronoi Diagram

--04-G-02. 2D Voronoi Diagram

--04-G-03. Voronoi Diagram In General Position

-G. Hardness--作业

-H. Sorted Sets

--04-H-01. Convex Hull Made Easier

--04-H-02. Convex Hull As A Combinatorial Structure

--04-H-03. Voronoi Diagram As A Geometric Structure

-H. Sorted Sets--作业

-I. VD_sorted

--04-I-01. ε-Closeness

--04-I-02. Lifting

--04-I-03. Projection

--04-I-04. Case A

--04-I-05. Case B

--04-I-06. Sorting Not Made Easier

-I. VD_sorted--作业

-J. Naive Construction

--J. Naive Construction

-J. Naive Construction--作业

-K. Incremental Construction

--04-K-01. Royal Garden

--04-K-02. Disjoint Union

--04-K-03. Complexity

-K. Incremental Construction--作业

-L. Divide-And-Conquer

--04-L-01. Strategy

--04-L-02. Solving Overlaps

--04-L-03. Contour

--04-L-04. Bisectors

--04-L-05. Y-Monotonicity

--04-L-06. Common Tangents

--04-L-07. Contour Length

--04-L-08. Clip & Stitch

--04-L-09. Intersecting with Cells

--04-L-10. Convexity

--04-L-11. Avoiding Rescans

-L. Divide-And-Conquer--作业

-M. Plane-Sweep

--04-M-01. A First Glance

--04-M-02. Backtracking

--04-M-03. Fortune's Trick

--04-M-04. Frozen Region

--04-M-05. Beach Line

--04-M-06. Lower Envelope

--04-M-07. Break Points

--04-M-08. Events

--04-M-09. Circle Event: What, When & Where

--04-M-10. Circle Event: Why

--04-M-11. Circle Event: How

--04-M-12. Site Event: What

--04-M-13. Site Event: How

-M. Plane-Sweep--作业

05. Delaunay Triangulation

-A. Point Set Triangulation

--05-A-01. Definition

--05-A-02. Edge Flipping

--05-A-03. Upper Bound

--05-A-04. Lower Bound

-A. Point Set Triangulation--作业

-B. Delaunay Triangulation

--05-B-01. Dual Graph

--05-B-02. Triangulation

--05-B-03. Hardness

--05-B-04. History

-B. Delaunay Triangulation--作业

-C. Properties

--05-C-01. Empty Circumcircle

--05-C-02. Empty Circle

--05-C-03. Nearest Neighbor

--05-C-04. Complexity

-C. Properties--作业

-D. Proximity Graph

--05-D-01. Gabriel Graph

--05-D-02. Relative Neighborhood Graph

--05-D-03. Lower Bounds

-D. Proximity Graph--作业

-E. Euclidean Minimum Spanning Tree

--05-E-01. Definition

--05-E-02. Construction

--05-E-03. Subgraph of RNG

--05-E-04. Example

-E. Euclidean Minimum Spanning Tree--作业

-F. Euclidean Traveling Salesman Problem

--05-F-01. Definition

--05-F-02. NP-Hardness

--05-F-03. Approximation

-G. Minimum Weighted Triangulation

--05-G-01. Definition

--05-G-02. Counter-Example

--05-G-03. Hardness

-G. Minimum Weighted Triangulation--作业

-H. Construction

--05-H-01. Subtended Arc

--05-H-02. Angle Vector

--05-H-03. Maximizing The Minimum Angle

--05-H-04. Evolution By Edge Flipping

--05-H-05. Strategies

-H. Construction--作业

-I. RIC With Example

--05-I-01. Idea

--05-I-02. Point Location

--05-I-03. In-Circle Test

--05-I-04. Edge Flipping

--05-I-05. Frontier

--05-I-06. Convergence

-I. RIC With Example--作业

-J. Randomized Incremental Construction

--05-J-01. Recursive Implementation

--05-J-02. Iterative Implementation

--05-J-03. In-Circle Test

--05-J-04. Point Location

-J. Randomized Incremental Construction--作业

-K. RIC Analysis

--05-K-01. Time Cost

--05-K-02. Backward Analysis

--05-K-03. Preconditions

--05-K-04. Types Of Edge Change

--05-K-05. Number Of Edge Changes

--05-K-06. Average Degree

--05-K-07. Number Of Rebucketings

--05-K-08. Probability For Rebucketing

--05-K-09. Expectation

--05-K-10. Further Consideration

06. Point Location

-0. Online/Offline Algorithms

--06-0. Online/Offline Algorithms

-0. Online/Offline Algorithms--作业

-A. Introduction

--06-A-01. Where Am I

--06-A-02. Point Location

--06-A-03. Assumptions For Clarity

--06-A-04. Input Size

--06-A-05. Performance Measurements

--06-A-06. A Global View

-A. Introduction--作业

-B. Slab Method

--06-B-01. Slab Decomposition

--06-B-02. Ordering Trapezoids

--06-B-03. Tree of Trees

--06-B-04. Example

--06-B-05. Query Time

--06-B-06. Preprocessing Time

--06-B-07. Storage Cost

--06-B-08. Worst Case

-B. Slab Method--作业

-C. Persistence

--06-C-01. Ephemeral Structure

--06-C-02. Persistent Structure

--06-C-03. Persistent Slabs

-C. Persistence--作业

-D. Path Copying

--06-D-01. Strategy

--06-D-02. X-Search

--06-D-03. Storage Optimization

-D. Path Copying--作业

-E. Node Copying

--06-E-01. O(1) Rotation

--06-E-02. Strategy

--06-E-03. Why Red-Black

--06-E-04. Linear Space

--06-E-05. Time Penalty

-E. Node Copying--作业

-F. Limited Node Copying

--06-F-01. Idea

--06-F-02. Split

--06-F-03. Complexity

--06-F-04. Recoloring

-G. Kirkpatrick Structure

--06-G-01. Optimal And Simpler

--06-G-02. Triangulation

--06-G-03. Example

--06-G-04. Hierarchy

--06-G-05. Independent Subset

--06-G-06. The More The Better

--06-G-07. The Fewer The Better

--06-G-08. Degree

--06-G-09. Existence Of Independent Subset

--06-G-10. Construction Of Independent Subset

--06-G-11. DAG

-G. Kirkpatrick Structure--作业

-H. Trapezoidal Map

--06-H-01. Ray Shooting

--06-H-02. Decomposition

--06-H-03. Properties & Complexity

--06-H-04. Search Structure: Example

--06-H-05. Search Structure: Nodes

--06-H-06. Search Structure: Performance

-H. Trapezoidal Map--作业

-I. Constructing Trapezoidal Map

--06-I-01. Initialization

--06-I-02. Iteration

--06-I-03. Challenges

--06-I-04. Case 1: Two Endpoints

--06-I-05. Case 2: One Endpoint

--06-I-06. Case 3: No Endpoints

--06-I-07. Example

-J. Performance Of Trapezoidal Map

--06-J-01. Randomization

--06-J-02. Expectation

--06-J-03. Number Of Ray Trimmed

--06-J-04. Number Of Trapezoidals Created (1)

--06-J-05. Number Of Trapezoidals Created (2)

--06-J-06. Time For Point Location

--06-J-07. Size Of Search Structure

--06-J-08. Fixed Query Point + Randomly Created Maps

--06-J-09. Each Single Step

--06-J-10. Probability Of Enclosing Trapezoid Changed

--06-J-11. Query Time

07. Geometric Range Search

-A. Range Query

--07-A-01. 1-Dimensional Range Query

--07-A-02. Brute-force

--07-A-03. Binary Search

--07-A-04. Output Sensitivity

--07-A-05. Planar Range Query

-A. Range Query--作业

-B. BBST

--07-B-01. Structure

--07-B-02. Lowest Common Ancestor

--07-B-03. Query Algorithm

--07-B-04. Complexity (1)

--07-B-05. Complexity (2)

-B. BBST--作业

-C. kd-Tree: Structure

--07-C-01. 2d-Tree

--07-C-02. Example

--07-C-03. Construction

--07-C-04. Example

--07-C-05. Canonical Subsets

-C. kd-Tree: Structure--作业

-D. kd-Tree: Algorithm

--07-D-01. Query

--07-D-02. Example

--07-D-03. Optimization

-D. kd-Tree: Algorithm--作业

-E. kd-Tree: Performance

--07-E-01. Preprocessing Time + Storage

--07-E-02. Query Time

--07-E-03. Beyond 2D

-E. kd-Tree: Performance--作业

-F. Range Tree: Structure

--07-F-01. x-Query + y-Query

--07-F-02. Worst Case

--07-F-03. x-Query * y-Queries

-F. Range Tree: Structure--作业

-G. Range Tree: Query

--07-G-01. Painters' Strategy

--07-G-02. X-Tree

--07-G-03. Y-Trees

--07-G-04. Algorithm

-G. Range Tree: Query--作业

-H. Range Tree: Performance

--07-H-01. Storage

--07-H-02. Preprocessing Time

--07-H-03. Query Time

--07-H-04. Beyond 2D

-H. Range Tree: Performance--作业

-I. Range Tree: Optimization

--07-I-01. Y-Lists

--07-I-02. Coherence

--07-I-03. Idea

--07-I-04. Fractional Cascading

--07-I-05. Complexity

08. Windowing Query

-A. Orthogonal Windowing Query

--08-A-01. Definition

--08-A-02. Classification

-A. Orthogonal Windowing Query--作业

-B. Stabbing Query

--08-B-01. 1D Windowing Query

--08-B-02. Stabbing Query

-C. Interval Tree: Construction

--08-C-01. Median

--08-C-02. Partitioning

--08-C-03. Balance

--08-C-04. Associative Lists

--08-C-05. Complexity

-C. Interval Tree: Construction--作业

-D. Interval Tree: Query

--08-D-01. Algorithm (1)

--08-D-02. Algorithm (2)

--08-D-03. Complexity

-D. Interval Tree: Query--作业

-E. Stabbing With A Segment

--08-E-01. Definition

--08-E-02. Interval Tree

--08-E-03. Query Algorithm (1)

--08-E-04. Query Algorithm (2)

--08-E-05. Overview

--08-E-06. Complexity

-F. Grounded Range Query

--08-F-01. O(n) Space

--08-F-02. 2D-GRQ

--08-F-03. 1D-GRQ Using Range Tree

--08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan

-G. 1D-GRQ Using Heap

--08-G-01. Heap

--08-G-02. Query

--08-G-03. Example

--08-G-04. Complexity

-G. 1D-GRQ Using Heap--作业

-H. Priority Search Tree

--08-H-01. PST = Heap + BBST

--08-H-02. Order Property

--08-H-03. Sibling Partitioning

--08-H-04. Construction

-H. Priority Search Tree--作业

-I. 2D-GRQ Using PST

--08-I-01. Algorithm (1/2)

--08-I-02. Algorithm (2/2)

--08-I-03. Example (1/3)

--08-I-04. Example (2/3)

--08-I-05. Example (3/3)

--08-I-06. Query Time (1/3)

--08-I-07. Query Time (2/3)

--08-I-08. Query Time (3/3)

-I. 2D-GRQ Using PST--作业

-J. Segment Tree

--08-J-01. General Windowing Query

--08-J-02. Elementary Interval

--08-J-03. Discretization

--08-J-04. Worst Case

--08-J-05. BBST

--08-J-06. Solving Stabbing Query

--08-J-07. Worst Case

--08-J-08. Common Ancestor

--08-J-09. Canonical Subsets

--08-J-10. O(nlogn) Space

--08-J-11. Constructing A Segment Tree

--08-J-12. Inserting A Segment (1)

--08-J-13. Inserting A Segment (2)

--08-J-14. Inserting A Segment (3)

--08-J-15. Query Algorithm

--08-J-16. Query Time

-K. Vertical Segment Stabbing Query

--08-K-01. Review

--08-K-02. X-Segment Tree

--08-K-03. Associative Structure

--08-K-04. Vertical Segment Stabbing Query

01-A-04. Color Space笔记与讨论

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