当前课程知识点:计算几何 > 01. Convex Hull > E. Jarvis March > 01-E-02. Strategy
我们如果反思一下
在Extreme Edge那个算法中
为什么会需要多达n^3的时间
就会发现根本的原因在于
我们实际上考察的对象
是遍布所有可能的那些边
这些边的总数会多达n^2
所以每一个如果在需要n的时间
来进行鉴别的话
自然,时间复杂度是逃脱不了
n^3的
最坏的情况和最好的情况
都需要这么多时间
那么有什么改进的诀窍呢
刚才的那个selectionsort
就给了我们提示
也就是说我们或许能够
将我们下一个candidate的
查找的范围缩小到一个
足够小的范围
而不是说像刚才那样
大海捞针地去随机地找
如果能做到这样
我们或许就可以使得
整个算法的复杂度有效地降下来
那么怎么来缩小
这种查找的范围呢
我们再一次再一次的
要运用你的眼睛
我们来观察一下
如果我们确实像这个
Gift-Wrapping这个算法所给的
这样的一个过程一样
一条一条边地来构造出来
那么下一条边
为什么能够选得很快呢
接下来的这样的一系列的
观察结论,是Jarvis注意到的
他也成功地运用这些结论
设计出了一个新的一个算法
那么他的观察包括两部分
第一,所有的构成
凸包的那些边
其实在拓扑上讲
都是首尾相连
构成一个环状的结构的
这好像是一句废话
没错
但是它是个事实
你不得不承认
好 那么接下来一句话
就很重要了
第二,jarvis说
如果我这个构造过程
确实是像这样
一条一条边构造的话
那么如果我在某一个时刻
比如在这个时刻
我已经构造出了这样一条边
那么接下来我必然可以沿着
它的某一个端点
比如这个端点
向后继续的去找到下一条extreme edge
这条extreme edge肯定存在
关键是我们怎么找到它
而更关键的是
我们为了找到它
实际上已经先天地
省掉了很多时间
为什么呢
因为接下来我们要查找的范围
的确可以像刚才我们所设计的那样
降到一个足够小的范围
在介绍这个算法之前
我们不妨先通过这样一组图
来对这个算法的大致过程
有一个总体的了解
首先我们起始于
任何的一个极点
待会儿我们会说怎么找到它
当然,这个时候从convex hull的
边的size来说,是零
我们接下来找出第一条边
并且沿着另一个endpoint
去再找出下一条边
并且再沿着这样的一个endpoint
去找出再再下一条边
以及再下一个endpoint
找出再再再下一个边
以及最后最后最后
我们说,迟早会像这样
最终,回到起始的位置
从而真正的变成一个封闭的环
那么按照这样的一个思路
很自然地我们整个
这个凸包构造的过程
这样一件大事
也自然地就分解成了一系列的
其实模式是一样的小事
什么呢
就是立足于当前的
最后的这个endpoint
我如何去找到下一条极边
并且在这个方向将凸包
向前拓展一个单元
如何找到它呢
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-H. Trapezoidal Map--作业
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-A. Range Query
--07-A-01. 1-Dimensional Range Query
-A. Range Query--作业
-B. BBST
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-B. BBST--作业
-C. kd-Tree: Structure
-C. kd-Tree: Structure--作业
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-D. kd-Tree: Algorithm--作业
-E. kd-Tree: Performance
--07-E-01. Preprocessing Time + Storage
-E. kd-Tree: Performance--作业
-F. Range Tree: Structure
--07-F-03. x-Query * y-Queries
-F. Range Tree: Structure--作业
-G. Range Tree: Query
-G. Range Tree: Query--作业
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-H. Range Tree: Performance--作业
-I. Range Tree: Optimization
--07-I-04. Fractional Cascading
-A. Orthogonal Windowing Query
-A. Orthogonal Windowing Query--作业
-B. Stabbing Query
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-C. Interval Tree: Construction--作业
-D. Interval Tree: Query
-D. Interval Tree: Query--作业
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-F. Grounded Range Query
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--08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan
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-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
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--08-H-03. Sibling Partitioning
-H. Priority Search Tree--作业
-I. 2D-GRQ Using PST
-I. 2D-GRQ Using PST--作业
-J. Segment Tree
--08-J-01. General Windowing Query
--08-J-02. Elementary Interval
--08-J-06. Solving Stabbing Query
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-K. Vertical Segment Stabbing Query