当前课程知识点:计算几何 > 03. Triangulation > A. Art Gallery Problem > 03-A-04. Approximation & Classification
也有人得出了这样的结论
也就是说无论是点哨兵
还是顶点哨兵
它们的最优覆盖问题
同样是NP-hard
那么怎么办呢
当然首先想到的就是
用我们应对NP问题
常用的一种技巧
近似 approximation
所以确实也有很多人
在这方面做了一些工作
比如说可以在多项式的时间内
得到一个和最优解
足够相似的相近的一个解
那么限于课程的安排
这部分的内容
不是我们讲解的重点
我们反过来要从另一个角度
也就是对这个问题来
进行进一步的抽象
然后给出一些
使得我们能够把握的一些结论
那么我们这里采用的方法
是什么呢
我们这里采用的就是在数学中
最常用的一种方法
分类或者叫归类
当我们对很多元素
比如多边形把握不清楚的时候
我们会根据它们的某种
局部的共性
将他们分成不同的类
比如说我们可能会考虑
所有的规模为N的多边形
也就是那些顶点数或者边数
为n的多边形
我们会笼统的来问一下
当固定了某一个具体的n之后
所有的那些n边形
所需要的最少的哨兵数
具有什么共性
当然这里有两个极端
如果我们在其中
取一个最小值的话
我们说这是没有什么意义的
因为正如我们刚才已经提到的
对于任何一个固定的数n
我们都可以举出正规的n边形
或者一个凸的n边形
或者举出一个更一般一些的
一个由n条边构成的星型多边形
那么他们的解刚才讲过都是一
所以取最小值意义不大
对 这也就是为什么
我们在接下来
我们要考察它的最大值
也就是说在固定一个n以后
我们要考察所有的N边形
并且将其中需要哨兵数
最多的那种多边形拿出来
这样一种悲观的估计
我们已经很习惯了
实际上在算法分析过程中
我们经常要做的
就是这样一种悲观的分析
那么具体的这个数又是多少呢
我们接下来就来回答这个问题
很有意思的是
这个数居然是一个非常简明的
与n相关的一个关系
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