当前课程知识点:计算几何 > 02. Geometric Intersection > F. BO Algorithm: Analysis > 02-F-05. Complexity of Status Structure
好 我们再来看第二个主角
也就是Sweepline status这个结构
这是我们刚才已经看到的
在任何一个时刻
这个结构中存放的
都是与当前这条扫描线
自下而上相交的那些线段
这些线段也是我们
在算法的过程中
当前所需要考察的那些对象
所以我们也称之为活跃线段
active segments
那么无论如何
无论是active segments
还是inactive segments
它们都是原集合的一个子集而已
而原集合有多大呢
规模固定是n
这就说明在任何一个时刻
虽然我们的active segments
可能不尽相同
但是它们的总数
总是不会超过n的
这一条非常的重要
这就意味着
我们对status structure的操作
在任何时候的单次
都不超过O(logn)的时间
这就是我们单次操作的时间成本
好了到了对BO算法
做一个最终的总结的时候了
我们说按照BO算法
所采用的这种平面扫描的策略
在整个算法的过程中
我们无非只需要处理2n+I个事件
而在每一个事件的位置
我们所需要进行的操作
累计也不过常数次
无论是对事件队列
还是对状态结构
而刚才我们又讲了
无论如何每次操作所需要的成本
都不超过O(logn)
所以我们就不难理解
这么样一个结论
也就是说整个这个BO算法的
运行时间不会超过(n+I)
再乘以logn
当然空间上因为事件队列
需要在最快的情况下
可能要存足够多个事件
所以空间的复杂度是n+I
这个空间无论如何
还不是致命的问题
但是如果我们注意到
这个地方的I
并且注意到它是嵌套在
与logn的这个乘法中
你就不禁会有这样的一个疑问
I有可能会非常大
我们知道它有可能渐进的
会大到n^2量级
也就是说远远的大于
大于n
在这样的情况下
这个算法岂不就退化成了一个
O(n^2logn)
而不是O(nlogn)的效率吗
没错
实际情况从理论上讲确实如此
这多少会让你觉得有点沮丧
因为你知道我们前面讲过
最优的算法
应该是nlogn
然后再单独的加上I
而不是n+I以后
再去乘以n
在最坏的情况下
我们可以认为理论上讲
BO算法
其实比我们最开始说的那种
逐一比对的那样的蛮力算法
还要糟糕
还要一个log的尾巴
但是我们说不要紧
毕竟这是我们刚才看到的那样
BO算法的实现非常的紧凑
而且更重要的是
在绝大多数情况下
尤其是当交点数
不是很多的情况下
BO算法的性能
其实已经是足够用了的
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