当前课程知识点:计算几何 > 02. Geometric Intersection > C. Segment Intersection Reporting > 02-C-02. Hardness
那么这个结论为什么成立呢
我们依然需要用到归约
首先需要注意到的一条
刚才那个复杂度中的I
我们可以将它视作是
用于输出所有的交点的
必需的时间
而此前的那个nlogn呢
才是我们去完成detection的时间
所以我们核心的实际上只要证明
SID也就是
Segment Intersection Detection这个问题
至少需要O(nlogn)的时间
就可以得出刚才的那个结论
那么为了证明这个结论
我们依然需要通过归约
也就是说我们需要找到某一个
已知的问题
并且在线性的时间内
讲它归约到
Segment Intersection Detection这个问题
那么这个问题
究竟是什么呢
没错 我想你应该已经想到了
就是我们前面做过的那个铺垫
准备工作所引入的
Element Uniqueness
在我给出答案之前
你不妨在这儿暂停一下
自己先做一个思考
好 我们现在来看解法
就像这样
我们知道
我们的EU问题的输入
可以视作为是在X轴上的
一系列的点
怎么将它转化为SID的输入
也就是一组平面上的线段呢
这个图已经告诉你了
没错 我们可以像这样
把每个点向上拔高
变成一条对应的线段
看到没有
n个点转换为n个线段
只需线性的时间
接下来呢
接下来我们只需要调用
SID的任何一个算法
而且它所得到的每一个结论
都可以同样在线性时间内
转换为EU的答案
也就是说这样的一组线段
没有交
当且仅当原来的EU问题
答案是Yes
其中没有重复元素
那么刚才我们所声称的
那样的一个界
是不是紧的呢
也就是说是否我们反过来
会存在的确能得到这种性能的
优化的算法呢
那么刚才我们所介绍的
这样一个O(nlogn+I)的下界
是不是紧的呢
或者反过来说
是否的确存在这样的算法
它的性能的确能够达到
这样的程度呢
好消息是的确有
比如这个或者这个
在这里头
我们尤其要看后面这个工作
它能够将空间性能
直接优化到线性
那么实际上如果只是单纯的讨论
detection这个版本的话
那么在更早以前
就已经有结论
可以像我们刚才所声称的那样
可以在O(nlogn)的时间内
完成这一任务
那么有意思的是
在本节接下来的部分
我们将转而讨论另一个算法
这个算法是来自于Bentley和Ottmann
Bentley和Ottmann的这个算法
也就是所谓的BO算法
正如我们将要看到的
它在性能上未必能保证
总是最优的
但是我们之所以介绍它
是因为它实现起来
更为简便
而且在大部分情况下
这个算法的性能
已经足够用了
下面我们就来介绍这个基于
平面扫描模式的BO算法
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-F. Range Tree: Structure--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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