当前课程知识点:计算几何 > 02. Geometric Intersection > H. Edge Chasing > 02-H-03. Analysis
从刚才那个过程
我们可以看出来
O'Rourke的这个算法
实际上可以理解为是
Mergesort的一个几何版本
难道不是吗
在Mergesort中
我们需要对两个
已经有序的序列进行合并
将它们归并为一个
更大的一个序列
而在这里头呢
我们也可以认为是这样
在Mergesort中
我们每时每刻所关注的
都是待归并的
那两个子序列的头元素
而在这里呢我们所关注的
就是当前这一对你追我赶的边
我们不难看出
尽管刚才那个算法
对这两个多边形的遍历
是交错进行的
但是无非从总的工作量来讲
就是分别对这两个多边形
进行了一次遍历而已
我们也很高兴的看到
在每一次遍历向前迈进的一步
这个过程中
我们所需要花费的时间
都是常数
这意味着什么呢
这意味着我们总体花费的时间
无非就是对这两个多边形
遍历的所需要的时间
成本的总和
具体来讲就是n+m
如果没有做任何的预处理
这个效果已经是最好的
当然正如我们刚才已经提过的
在这里我们需要有一种
特殊情况 需要兼顾
也就是在某些时候
其中的一个凸多边形
会完全的落在另一个的内部
这种情况下
如果我们用边追赶方法的话
是找不到任何的交点的
所以如果你不做任何的处理
你会误判为或许是这种情况
好在这个漏洞不难补上
我们将这个任务留给大家
在课后完成
这样我们就得到了一个
线性时间的凸多边形
交集的构造算法
这是一个好消息
然而好消息
还不止这个
我们马上就会看到
实际上完全可以不用边追赶
这么复杂的一个流程
我们通过一个更为简明的
也是我们已经熟知的一个策略
具体来讲就是平面扫描策略
就可以同样的完成
凸多边形交集构造的任务
这也是我们接下来的话题
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-H. Trapezoidal Map--作业
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-A. Range Query
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-A. Range Query--作业
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-B. BBST--作业
-C. kd-Tree: Structure
-C. kd-Tree: Structure--作业
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-D. kd-Tree: Algorithm--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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--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
-D. Interval Tree: Query
-D. Interval Tree: Query--作业
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-F. Grounded Range Query
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-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
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-K. Vertical Segment Stabbing Query