当前课程知识点:计算几何 > 01. Convex Hull > F. Lower Bound > 01-F-04. Reduction: Input
好 接下来我们就用
刚才Reduction这艘船
来称一下
我们的Convex Hull这头象
到底有多重
我们将会看到
它的Lower Bound是nlogn
我们刚才所介绍的那个最好的
至今为止算法的n平方
还有一定的改进余地
如果沿用曹冲称象那个比喻
那么对于我们这样的一个
估算的方法而言
最最重要的是要找到那一堆石头
记住了,那堆石头才是最重要的
我们的船和水都是固定的
每当我们给个象以后
我们最好是能找到相应的石头
每个问题可能最好用的石头
是未必一样的
在这方面也需要
有很多的经验和积累
所以多做这方面的题
多看看人家是怎么找到石头的
或许你这方面的能力
就会提高得更快
我们来看一下
在这里头显然我们要用这种模式
我们再来温习一下
刚才所强调的那个事情
也就是我们固然
是要做一个Reduction
但是不要忘了
首先要把我们未知的那个问题
也就是那头象摆在右边
比如这里我们就考虑二维的凸包
2-dimensional convex hull这个问题
那么问题来了
正像我们刚才所说的最重要的
其实是要找到那一堆石头
怎么找到的
我们这里并没有告诉你
我们直接把这堆石头给你了
什么呢?Sorting!
乍看这样的一个称法
你很可能会感到很迷茫
排序这个问题和凸包这个问题
一个是纯粹的计算
抽象的计算问题
一个是具体的几何的计算问题
二者之间怎么会有联系呢
的确有联系
我们来看一下这个联系
或者说这个reduction的构造方法
就是如这个图所示
先来清点一下我们要做的任务
无非是两条
第一我们要证明
我们可以在线性时间内
将排序问题的任何一个输入
转化为凸包问题的输入
反过来相应的凸包问题的结果
一旦算好以后
也可以在线性时间内
转换回到排序问题
成为它的一个答案
而且是对应的答案
第一件事我们来看一下
排序这个问题的输入是什么呢
无非就是可以理解为在数轴
或者在平面上
x轴上的一系列的点
在这里我们只取了四个点
其实完全可以任意
有限个都可以
接下来的关键的一步是
我们要把它
转化为凸包问题的输入
也就是说要把这个N个数
转化为平面上的N个点
在这里我们需要
有一个参考的辅助线
什么呢 就是这个
这是一条抛物线 随便都行
比如说取单位的抛物线
y = x^2
好 接下来我们要做的事情是
做一个提升变换
lifting transform
把每一个在x轴上同样高度的点
适当的提升起来
提升到多高呢
刚才给出了一个参考线
就是用抛物线来作为标尺
我们要将每一个点从它出发
向上就像射了一枪一样
看看它击中了
这个抛物线上的哪个点
那个弹孔就是它所对应的
那个变换以后的点
所以这个点是如此 比较高
这个点也是如此 略微低
这个点又恢复的高一点
当然这个点会变得更高
大致来说越往两侧的越高
越往中间越靠近Y轴越小
直到最后是0
这个没有什么关系
总而言之 说服一下自己
我们确实可以如此明确地
没有任何歧义地
将n个数字
转化为平面上的n个点
其实反过来也可以看出来
这n个点都必然落在抛物线上
这非常重要
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