当前课程知识点:计算几何 > 01. Convex Hull > K. Divide-And-Conquer (1) > 01-K-01. Merge
好 前面我们已经通过
引入Graham Scan这个算法
正面地、肯定地回答了
这样一个问题
就是说凸包它的、这个问题的
下界Oemga(nlogn)是紧的
我们确实找出了这么样一个
在最坏情况下
意义上的最优的算法
其实O(nlogn)的算法
还远远不止这个
在这里我们不妨通过分而治之
Divide-and-Conquer这种模式
来介绍两个版本
这两个版本都具有
O(nlogn)的复杂度
那么之所以
我们要花费这个时间介绍它
是因为其中蕴含了很多技术
包括有些东西
会在我们后面的章节会用到
当然如果你确实没有时间
我想你也不妨可以在这儿
告一个段落
因为正如我说的
凸包这个问题
是计算几何中的核心问题
你只要了解完了凸包
你基本上可以说
你已经对计算几何
有一个比较像样的
初步的了解了
那我们来看看
这样一个基于
Divide-and-Conquer模式的算法
是什么样的呢
看到这样的一个图
你或许会担心
邓老师是不是把讲稿给弄错了
是的 是有这么样一个担心
因为这里讲的
实际上是mergesort——归并排序
但实际上我并没有弄错
恰恰相反
我是希望能够
通过这样的一个例子
作为引子 引出我们的算法
在这里我们不妨就对这个
你在大学期间
数据结构和算法课程中
应该已经业已
非常熟悉的mergesort
来做一个温习
所谓这个算法
可以分为两个阶段
第一个阶段是所谓分的阶段
也就是说如果我们
待排序的这个序列
还足够大
还不是说一目了然的情况下
我们就会对它做一个divide
当然这里要注意
必然是接近均匀地去切分
这很重要
这将直接决定
我们算法的整体效率
好 如果还不是一目了然
我们继续做切分
比如像这样
直到最后如果你真的是
不愿意动一点脑子的话
你可以切到这种极致
也就是一个一个元素独立的
成为一个序列
当然这个时候已经退化了
接下来要做的事情呢
你会进入到
方向相反的第二个过程
merge 我们要把
这些结果合并起来
因为每一个待合并的结果
从最开始 原生的
他们都是有序
所以它们会合并成一个有序的
这也是有序的
然后呢 再逐对地合并
合并
直到最后变成最终的结果
看到从无序到最终的有序
整个这个过程就是
Divide-and-Conquer
典型的过程
那么我们的凸包呢
凸包的问题同样可以延用
这样的一个思路
也就是说我们可以
把输入的点集
就像刚才的那些
待排序的元素一样分成大小
规模接近的两个子集
分别去求出它们的凸包
因为从算法的设计角度讲
这是很容易写出来的
如果你用递归的话
更是如此
好 所以问题的实质就变成了
当我已经有了两个子凸包之后
就像mergesort一样
核心的任务是来研究
如何将它们
通过适当的一些边
合并起来
从而得到整体的那个
更大的凸包
请记住 核心的任务
经过这样的转换之后
实际上就转换为
merge这样一步
你应该发现得了
同样又是我们
刚才说的那种策略 大事化小
我们现在来看看这件小事
又怎么进一步地化了
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-A. Range Query--作业
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-E. kd-Tree: Performance--作业
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--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
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--07-I-04. Fractional Cascading
-A. Orthogonal Windowing Query
-A. Orthogonal Windowing Query--作业
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-H. Priority Search Tree--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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-K. Vertical Segment Stabbing Query