当前课程知识点:计算几何 > 03. Triangulation > F. Triangulating Monotone Polygons > 03-F-02. Monotonicity Testing
与单调性相关的
有很多很有意思的问题
尽管我们没有时间
在这个课上详细的谈
我们不妨简单的把它罗列一下
比如说我们经常会做一件事儿
就是来做一个测试
做一个test
我们来判定某一个多边形
是否是沿着某一个给定的方向
是单调的
你会发现这件事儿
太简单不过了 很容易做到
没错
但是如果把它稍微转化一下
我们就会发现问题立马就很难了
也就是说如果我没有告诉你
像刚才那样的一个
具体的方向
而是泛泛的给你一个多边形
然后来问你
是否存在某一个方向
而关于这个方向
这个多边形是单调的
这也就是所谓的单调性测试
那么好消息是
这件事儿是可以做到的
而且可以有效的做到
准确的讲
很早就会有这种算法
可以在线性时间内
给出这样的判定
实际上这个算法所做的
还不止这些
在同样的线性时间内
我们甚至可以找出
某一个多边形所能够
形成单调的所有的方向
当然这个问题还有很多拓展
我们也在这里简单说一下
比如说你可能会想到
如果有一条链
经过判断以后不是单调的
那么我们能做到的方法
就是把它切分成若干个
单调的部分
那么问题来了
如何能使得这种单调块儿的切分
能够做到最优
也就是一般意义上讲的最少的
想一想这个问题
另外一个推广
就是把这个问题推广到高维
我们这时候不再是一条
多边形链
你可以想象成
是一个多面体意义上的
一张surface
这么一张面
也可以类似的定义单调性
那么也是这个问题
你能不能判定任何的一个
多面体面是否是单调的呢
你需要为此花费多少时间呢
还有如果你不得已
需要对它进行一些剖分
使得它至少每一块
是单调的话
那么你最好的情况下
只需切几下呢
当然这些问题虽然很有趣
但是不是在我们这个课程的主线
所以我们不妨把它搁置下来
接下来我们转而
回到我们的主线
也就是来讨论
对于简单多边形
到底应该如何进行三角剖分
当然为了简单起见
我们不妨把注意力
只关注于不带动的多边形
就像我们刚才看到的那个
演示那样
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-A. Range Query--作业
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--07-E-01. Preprocessing Time + Storage
-E. kd-Tree: Performance--作业
-F. Range Tree: Structure
--07-F-03. x-Query * y-Queries
-F. Range Tree: Structure--作业
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-G. Range Tree: Query--作业
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-H. Range Tree: Performance--作业
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-A. Orthogonal Windowing Query
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-C. Interval Tree: Construction--作业
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-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
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--08-H-03. Sibling Partitioning
-H. Priority Search Tree--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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-K. Vertical Segment Stabbing Query