当前课程知识点:计算几何 > 02. Geometric Intersection > B. Interval Intersection Detection > 02-B-01. Algorithm
好 接下来我们就来学习
求交的算法
当然万事开头难
我们主要从简单的入手
所以这里我们
首先讨论的几何对象
是最简单的区间interval
什么叫interval呢
一段一段有长度的线段
但是他们都是和X轴共线的
那么在这个求交的
这四个层次里头
我们现在考虑的也是第一个
最简单的层次
我们只做一个判定
做一个detection
好 这就是我们所说的
Interval Intersection Detection
这个问题
在X轴上
分布着一系列的长度有限的线段
当然这里为了让我们看的更清楚
我们把它提升了
相应的适当的高度
在所有这些线段中
是否有两个有公共的交呢
这就是我们所需要做的检测
或者判定这个问题
你可能会想到
最平凡直截了当的办法
没错
我们只要对所有这些区间
逐一的去两两比对
就可以回答这个问题
那么不能令我们满意的是在于
它的复杂度会非常非常的高
因为我们知道所有n个元素的
两两组合
实际上是平方量级
换而言之
这个方法需要耗费
O(n^2)的时间
那么有没有更快的方法呢
我们来看一下
我们这个方法分为三步
首先我们要做一个染色
就像这个图中所画的那样
每一条区间
它的左端点
我们都给它染成比如说白色
而右端点
我们都染成黑色
接下来第二部是做一个排序
也就是说无论是左端点
还是右端点
我们都统一的
按照X轴的递增次序
将它们排列起来
当然你应该知道
这步需要的时间是很多的
需要O(nlogn)的时间
但是不要紧
因为接下来
我们的第三步只要做一个
线性的扫描就够了
也就是说我们会
依次的去检查
每一对相邻的端点
看什么呢
看它们所组成的模式patterns
那么这里有一个观察事实
也就是说如果所有的区间
都是彼此无交
包括搭接的
那么必然整体就是
左 右 左 右
间或排列的
严格如此
所以如果反过来
如果至少有两段区间是相交的
那么就不可能会全局形成
这么样一个左右左右
相间的这么一个排列模式
也就是说其中必然会出现
连续的两个L
或者连续的两个R
这个排定的规则
给出了一个充要的条件
而我们的线性扫描做的事情
就是这个
这样我们就得到了一个
计算成本为O(nlogn)的算法
那么接下来
我们不禁要问
这个算法是最优的吗
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-A. Range Query--作业
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--07-E-01. Preprocessing Time + Storage
-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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-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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