当前课程知识点:计算几何 > 02. Geometric Intersection > J. Halfplane Intersection Construction > 02-J-03. Divide-And-Conquer
好 在做完刚才
那个下界的证明之后
我们现在就要反过来
做另一方面的事情
也就是要通过设计一个算法
给出一个上界
这个算法大致可以描述成这样
我们看到同样是一个
递归的一个算法
具体来说
如果我们对于任何一组
给定的半平面集的话
我们都可以这么来进行处理
首先判断这组
半平面集的数目
到底是不是已经足够少了
比如说如果只剩一个的话
那这是所谓的平凡的情况
trivial case
直接把这个半平面
返回回去就可以了
否则的话呢
这就意味着
这其中还有足够多个半平面
所以我们可以尽可能均匀的
将这个半平面集
分为H_1和H_2两个子集
然后呢
递归构造出
H_1所对应的那个公共的交
也就是凸多边形C_1
以及H_2所对应的
那个凸多边形交C_2
请注意 无论是C_1和C_2
准确的讲都有可能是
我们刚才说的
unbounded convex polygon
这不要紧
因为我们刚才说了
经过推广
刚才那个算法是可以适用于它的
好 接下来要做的一个事情
就是用我们刚才推广的算法
我们要将刚才
递归所得到的C_1 C_2
作为待求交的两个凸多边形
对它们进行求交
而一旦得出了它们的交集
其实也就得到了原始的那一个
半个平面集的公共的交集
我们从这里也可以看得出来
整个这个算法的过程
这第一句可以认为是一个递归基
第二句实际上是将这个问题
分解为两个规模更小的
接近的问题
然后接下来分别做递归
最后做merge
可以看出这是一个不折不扣的
divide and conquer的计算模式
所以大概我们也可以知道
它的复杂度是多少
没错 您应该能够看得出来
正如我们刚才所提到的那样
任何两个凸的多边形
无论是狭义的封闭的
还是广义的 开放的
都可以在线性的时间内
构造出它们公共的交
所以呢
刚才我们那个
分而治之的算法框架中
最主要的核心的部分
也就是divide和merge
这两部分的时间消耗总合
也不过是线性
这样一个典型的递推式
我想你已经很熟悉了
它的解应该是O(nlogn)
O(nlogn)是什么呢
就是我们刚才
已经证明过的那个下界
所以综合一下
我们可以看到
HCI这个问题
无论是从上界还是下界
它的复杂度都是O(nlogn)
我们刚才所给出的这些算法
其实也就是求解这个问题的
最优算法
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