当前课程知识点:计算几何 > 01. Convex Hull > L. Divide-And-Conquer (2) > 01-L-04. Stitch
好 刚才我们讲过
这个算法的核心
依然是将左右泾渭分明的
两个子凸包合并起来
但是我们刚才也通过实例看到了
这种合并不是那么简单
一蹴而就的
不是简简单单的
就像t和b
这样一对顶点分别地联起来就可以的
那么具体地应该如何来联接它们呢
我们这里说
与其说它们是联接,不如说
更形象地是缝合
我们马上就会看到
就像中国古代妇女
在家里做的那个活一样
要用一针一线
把这两片东西缝合起来
我们来看看
我们的第一针第一条线在哪
我们刚刚讲过
t和t是未必的
b和b也是未必的
那么第一条线
我们采用的其实就是
r和l
更准确地讲
就是左侧这个子凸包的
最右边那个点
以及右边那个子凸包的
最左边的那个点
我们需要首先不管三七二十一
将二者联起来
这是我们缝合的第一条线
请注意这个时候
无论这个upper tangent
还是这个lower tangent
我们现在还不知道
否则我们就不做这个事了
所以这是我们的目标
当然这里首先就有一个
非常强的技术问题
也就是说
如何能够在左边这个子凸包中
找到最右边的那个点
以及对称地
如何在右边那个子凸包中
找到最左边的那个点
如果我们找不到这两个位置
也就谈不上第一针
第一条线从哪下去
那么如果静态地来看这件事
你可能会或许说
这件事并不复杂
给我线性的时间足够了
因为用O(n)的时间
确实就可以找出它来
x坐标最大的
用O(m)的时间
也可以找出那边的
x坐标最小的
而你总体这个merge所需要的时间成本
只要控制在线性就够了
我做到了
我们说虽然这样
并不会影响到你总体的时间复杂度
但是从更严格的角度来说
从更高的技巧来说
这件事其实还是不对的
我们说实际上
分摊到每一步来做这件事
你只需要O(1)——常数——的时间就够了
没错
你没有听错 确实就是O(1)
你不妨自己来想一想
如何做到这一点呢
好
让我告诉你怎么做到这一点
为此的话
我们要首先注意到
整个这个计算的过程
是一个动态的过程
就这个合并这个阶段来说
是一个bottom-up
自底而上
不断地合并合并的这样一个过程
所以你可以知道
我只要在最初构造
一个子凸包的时候
我能够记下来
它的leftmost和rightmost
各是哪两个顶点
这个也是如此
或者说每一个如果都能记下这个
那么剩下来
你几乎不用花时间了
因为我们可以看到
在这次合并的过程中
我们固然用了这个rightmost和这个leftmost
但是,我们此前所记忆的
这个leftmost就必然会成为
将来合并之后
整体的leftmost
而这个rightmost
也具有相同的这种性质
也就是说我们只需要
把此前的计算的结果
延续下来就可以了
而这样的一个延续的过程
分摊到每一次合并
常数时间就够了
这样的话
虽然对整体的渐进的时间复杂度
没有影响,依然是O(nlogn)
但是我们说毕竟这个
也是可以节省很多时间的
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