当前课程知识点:计算几何 > 02. Geometric Intersection > C. Segment Intersection Reporting > 02-C-01. Brute-force
好 上一节我们介绍了IID问题
也就是Interval Intersection Detection
接下来的这一节
我们将把讨论的对象扩展一些
我们来讨论更一般的对象
也就是segment
什么叫segment呢
就是说是有一定长度的线段
但是与interval不同
它未必都同时落在X轴上
我们来看一下
就是这样一个典型的场景
在这里我们讨论的实际上是
平面上的一组线段
可能是很长的
也可能是比较短的
也可能是比较垂直的
也可能是倾向于水平的
总而言之一系列的线段
而我们的任务呢
有两个层次
第一个层次我们依然是做一个
detection
也就是判断在这样的一组线段中
是否存在有两个是相交的
只要有判断就可以
而我们面临的另一个
稍微难一些的任务是enumeration
也就是说
如果有相交的线段对的话
我们要把它们所有的都找出来
枚举出来
显然你会想到
有一个很直观的方法
而且这个方法用程序写出来
几乎只用四五行就够了
也就是我们去枚举所有的线段对
判断他们是否有交
如果有就记下来
或者报告
这样的话
我们说总共需要比较的对象
有O(n^2)的量级
而且我们说这个算法
所需要的时间
也就是O(n^2)
因为每一对线段的求交
判交 都可以在常数时间内完成
对 没错
用我们的To-Left测试
一对线段有交
当且仅当其中
任何一条线段的两个端点
都是分别位于另一条线段
所在直线的异侧
所以换句话说
有四次To-Left的测试
就足够了
那么现在的问题是反过来
这样一个O(n^2)的算法
是不是已经是最优的呢
我们是不是可以奢望
找到一个比O(n^2)
还要快的算法呢
我们先把结论告诉大家
的确存在这样的算法
也就是说可以在O(nlogn)
再加上一个I的时间内
完成所有交点的枚举工作
那么这里的这个大I
实际上就是交点的总数
你应该记得
这种算法和我们前面讲过的
礼品包扎算法类似
他们都是所谓的output sensitive algorithms
输出敏感
你的输出有多大
他的复杂度就相应的要更大
你的输出更简单
那么他所需要的时间
也相对更少
那么这个结论
为什么成立呢
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-H. Trapezoidal Map--作业
-I. Constructing Trapezoidal Map
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-J. Performance Of Trapezoidal Map
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--06-J-08. Fixed Query Point + Randomly Created Maps
--06-J-10. Probability Of Enclosing Trapezoid Changed
-A. Range Query
--07-A-01. 1-Dimensional Range Query
-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
-C. Interval Tree: Construction
-C. Interval Tree: Construction--作业
-D. Interval Tree: Query
-D. Interval Tree: Query--作业
-E. Stabbing With A Segment
--08-E-03. Query Algorithm (1)
--08-E-04. Query Algorithm (2)
-F. Grounded Range Query
--08-F-03. 1D-GRQ Using Range Tree
--08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan
-G. 1D-GRQ Using Heap
-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
-H. Priority Search Tree
--08-H-03. Sibling Partitioning
-H. Priority Search Tree--作业
-I. 2D-GRQ Using PST
-I. 2D-GRQ Using PST--作业
-J. Segment Tree
--08-J-01. General Windowing Query
--08-J-02. Elementary Interval
--08-J-06. Solving Stabbing Query
--08-J-11. Constructing A Segment Tree
--08-J-12. Inserting A Segment (1)
--08-J-13. Inserting A Segment (2)
--08-J-14. Inserting A Segment (3)
-K. Vertical Segment Stabbing Query