当前课程知识点:计算几何 > 02. Geometric Intersection > A. Preliminary > 02-A-01. EU
好 我们的这个准备工作
就是一个很经典的用于界定
问题难度的一个参照性的问题
元素唯一性
Element Uniqueness
我们来看这个问题
任意的给你一组实数
请你来做一个判定
其中是否每一个都是不同的
或者反过来说
是否在其中存在两个相同的
重复的元素
想一想
如果作为这个问题的一个算法
应该如何设计
我想你脑子里马上就会闪出
一个直觉的
非常简便就能实现的算法
没错 这个算法是这样的
排序
只要我们将所有的元素
从小到大排成一个序列
那么其中是否存在
重复元素这件事
就会变得一目了然
难道不是吗
如果在一组元素中
的确存在重复元素
那么在经过整体的排序之后
在这个有序的序列中
他们必然是近邻的
就像这样
所以呢
所以在排序之后
你只要做一趟线性的扫描
就可以一个不漏的
发现这里的重复元素
如果有的话
也就是说
我们可以由此得出一个结论
EU这个问题
至少是可以在O(nlogn)的时间内
求解的
这个主要的时间
是消耗在预处理
也就是刚才的排序上
那么我想我们这里讨论的
肯定不止是这个
我们更关心的是反过来
也就是说如果刚才这个
给的是一个Big O意义上的
Upper Bounds
上界的话
我们更关心的是它的Lower Bounds
下界
而这个下界
是已经得到了
我们可以看到已经有人证明过
这个问题最好也只能做到O(nlogn)
至于这个问题为什么是这样
那么我们在这个课堂上
没有更多的时间去讨论
如果你有兴趣的话
你可以去在课后
阅读这篇文献
找到当初对这个问题的严格证明
在这里我们只把这个结论
拿过来直接的使用
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-I. Constructing Trapezoidal Map
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-J. Performance Of Trapezoidal Map
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-A. Range Query
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-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
-D. kd-Tree: Algorithm
-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
-H. Range Tree: Performance
-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
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-D. Interval Tree: Query--作业
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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
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
-J. Segment Tree
--08-J-01. General Windowing Query
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--08-J-06. Solving Stabbing Query
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-K. Vertical Segment Stabbing Query