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03-G-06. Example

下一节:03-G-07. Analysis

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03-G-06. Example课程教案、知识点、字幕

好 接下来我们来看一个

具体的实例

在这样的一个一般意义上的

简单多边形中

我们目测可以发现

有5和6两个stalagmite

那么我们这个算法

会如何的巧妙的通过引入

内对角线把他们消除掉呢

我们看一下这个过程

首先是来做一个初始化

因为我们的扫描线

会首先触及最高的零号点

这是一个什么事件呢

没错 是一个start event

还记得干什么吗

如果你记不住的话

你想想效果

是的 有一个梯形

将要插入到原先为空的

status structure中

所以这个时候我们就会

记下一个梯形

这个梯形左右边

分别是j和a

j和a 而它的helper是零号点

我们再来看接下来的一个事件

也就是一号

在这个地方我们又会出现

一个start event

所以这个时候我们又会

有一个新的梯形

也就是具体来讲

以c和d

c和d为左右边界的

一个梯形

加入到这个状态结构中

有两个梯形了

但是现在还什么都没做

他们的helper分别是零

和1号顶点

接下来再碰到2号

2号是个什么顶点呢

你可以看到这是一个右侧

紧邻的一个更新

也就是说原先这j a那个梯形

会变成j b

那就是为什么j a变成了j b

我们再来看它的helper

也悄然之间从原来的零

变成了新的这个2

零变成2

我们再来看3号点

3号点我们可以看出

它自己是一个钟乳石

stalactite

所以在这个时候

它要所做的事情是一个merge

我们原来的两个梯形

j b和c d

将要merge起来

变成一个梯形j d

j和d

不要忘了

这个新的更宽的梯形的helper

将会被置为3号顶点

就像这个表中所列的那样

好 接下来再碰到4号顶点

这是一个左侧相邻的顶点

我们已经很熟悉了

整个那个梯形会从原来的j d

现在要替换为i d i d

同时它的helper会置成4号

好 接下来我们终于碰到了

一个stalagmite

就是我们期望已久的一个事件

那么这个stalagmite发现了以后

我们要向上追溯

哪个helper能够帮助它破解

哪个呢

我们要查i d这个梯形

所对应的那个helper

预先存好的就是4

所以正因为这个原因

我们这个时候会把这个

helper 4取出来

并且和stalagmite这个之间

连上一条对角线

这条对角线

按照我们原来的原理

我们可以证明

它是内对角线是安全的

所以可以把它连起来

好 在这个地方我们不仅

输出了一条内对角线

而且破除了一个stalagmite

而且它本身5号节点

自己也是个事件点

这是一个内凹点

我们会发现在这个地方

要做split

也就是说原来的梯形

i d将会分解为两个梯形

一个叫做i f 一个叫e d

所以相应的我们

会在这里进行分解

你也可以对照这个表

对照那个图确定它的helper

为什么是这么设计的

当然我们快速的走一下

接下来碰到6号点

在6号点这个位置上

又发现是一个stalagmite

同样我们要求助于

它所在的那个梯形的helper

谁呢 我们会发现

非常的巧 是5

所以我们可以看到

这样的一个极端的例子

5 这个顶点

既是f这条边界的上端点

同时它自己也是一个

stalagmite

它不仅是一个stalagmite

而且它同时也是另一个

stalagmite的helper

这是一个非常有意思的一个现象

也是大家需要注意的现象

当然 后面的整个的过程

我们就不再逐一介绍了

留给大家在课后自己进行推演

计算几何课程列表:

00. Introduction

-Before we start

--html

-Evaluation

--html

-Online Judge

--html

-Lecture notes

--html

-Discussion

--html

-A. History of This Course

--00-A. History of This Course

-B. What's Computational Geometry

--00-B. What's Computational Geometry

-B. What's Computational Geometry--作业

-C. How to Learn CG Better

--00-C. How to Learn CG Better

-C. How to Learn CG Better--作业

-D. Why English

--00-D. Why English

01. Convex Hull

-A. Convexity

--01-A-01. Why Convex Hull

--01-A-02. Nails In The Table

--01-A-03. Paint Blending

--01-A-04. Color Space

--01-A-05. Convex Hull

-A. Convexity--作业

-B. Extreme Points

--01-B-01. Extremity

--01-B-02. Strategy

--01-B-03. In-Triangle Test

--01-B-04. To-Left Test

--01-B-05. Determinant

-B. Extreme Points--作业

-C. Extreme Edges

--01-C-01. Definition

--01-C-02. Algorithm

--01-C-03. Demonstration

-C. Extreme Edges--作业

-D. Incremental Construction

--01-D-01. Decrease and Conquer

--01-D-02. In-Convex-Polygon Test

--01-D-03. Why Not Binary Search

--01-D-04. Support-Lines

--01-D-05. Pattern Of Turns

--01-D-06. Exterior/Interior

-D. Incremental Construction--作业

-E. Jarvis March

--01-E-01. Selectionsort

--01-E-02. Strategy

--01-E-03. Coherence

--01-E-04. To-Left Test

--01-E-05. Degeneracy

--01-E-06. Lowest-Then-Leftmost

--01-E-07. Implementation

--01-E-08. Output Sensitivity

-E. Jarvis March--作业

-F. Lower Bound

--01-F-01. Reduction

--01-F-02. CAO Chong's Methodology

--01-F-03. Transitivity

--01-F-04. Reduction: Input

--01-F-05. Reduction: Output

--01-F-06. Sorting ≤_N 2d-CH

-F. Lower Bound--作业

-G. Graham Scan: Algorithm

--01-G-01. Preprocessing

--01-G-02. Scan

--01-G-03. Simplest Cases

-G. Graham Scan: Algorithm--作业

-H. Graham Scan: Example

--01-H-01. Example (1/2)

--01-H-02. Example (2/2)

-H. Graham Scan: Example--作业

-I. Graham Scan: Correctness

--01-I-01. Left Turn

--01-I-02. Right Turn

--01-I-03. Presorting

-I. Graham Scan: Correctness--作业

-J. Graham Scan: Analysis

--01-J-01. Ω(n) Backtracks

--01-J-02. Planarity

--01-J-03. Amortization

--01-J-04. Simplification

-J. Graham Scan: Analysis--作业

-K. Divide-And-Conquer (1)

--01-K-01. Merge

--01-K-02. Common Kernel

--01-K-03. Interior

--01-K-04. Exterior

-K. Divide-And-Conquer (1)--作业

-L. Divide-And-Conquer (2)

--01-L-01. Preprocessing

--01-L-02. Common Tangents

--01-L-03. Topmost + Bottommost ?

--01-L-04. Stitch

--01-L-05. Zig-Zag

--01-L-06. Time Cost

--01-L-07. More Considerations

-L. Divide-And-Conquer (2)--作业

-M. Wrap-Up

--01-M. Wrap-Up

02. Geometric Intersection

-0. Introduction

--02-0. Introduction

-0. Introduction--作业

-A. Preliminary

--02-A-01. EU

--02-A-02. Min-Gap

--02-A-03. Max-Gap

--02-A-04. IEU

-A. Preliminary--作业

-B. Interval Intersection Detection

--02-B-01. Algorithm

--02-B-02. Lower Bound

-B. Interval Intersection Detection--作业

-C. Segment Intersection Reporting

--02-C-01. Brute-force

--02-C-02. Hardness

-C. Segment Intersection Reporting--作业

-D. BO Algorithm: Strategy

--02-D-01. Proximity & Separability

--02-D-02. Comparability & Ordering

--02-D-03. Data Structures

--02-D-04. Possible Cases

-D. BO Algorithm: Strategy--作业

-E. BO Algorithm: Implementation

--02-E-01. Degeneracy

--02-E-02. Event Queue

--02-E-03. Events & Operations

--02-E-04. Sweepline Status

-E. BO Algorithm: Implementation--作业

-F. BO Algorithm: Analysis

--02-F-01. Correctness

--02-F-02. Example

--02-F-03. Retesting

--02-F-04. Complexity of Event Queue

--02-F-05. Complexity of Status Structure

-F. BO Algorithm: Analysis--作业

-G. Convex Polygon Intersection Detection

--02-G-01. Problem Specification

--02-G-02. Monotone Partitioning

--02-G-03. Criterion

--02-G-04. Decrease-And-Conquer

--02-G-05. Example Cases

--02-G-06. Complexity

-G. Convex Polygon Intersection Detection--作业

-H. Edge Chasing

--02-H-01. Eliminating Sickles

--02-H-02. Example

--02-H-03. Analysis

-H. Edge Chasing--作业

-I. Plane Sweeping

--02-I. Plane Sweeping

-I. Plane Sweeping--作业

-J. Halfplane Intersection Construction

--02-J-01. The Problem

--02-J-02. Lower Bound

--02-J-03. Divide-And-Conquer

-J. Halfplane Intersection Construction--作业

03. Triangulation

-0. Methodology

--03-0. Methodology

-0. Methodology--作业

-A. Art Gallery Problem

--03-A-01. Definition

--03-A-02. Lower & Upper Bounds

--03-A-03. Hardness

--03-A-04. Approximation & Classification

-A. Art Gallery Problem--作业

-B. Art Gallery Theorem

--03-B-01. Necessity of floor(n/3)

--03-B-02. Sufficiency by Fan Decomposition

-B. Art Gallery Theorem--作业

-C. Fisk's Proof

--03-C-01. Triangulation

--03-C-02. 3-Coloring

--03-C-03. Domination

--03-C-04. Pigeon-Hole Principle

--03-C-05. Generalization

-C. Fisk's Proof--作业

-D. Orthogonal Polygons

--03-D-01. Necessity of floor(n/4)

--03-D-02. Sufficiency by Convex Quadrilateralization

--03-D-03. Generalization

-D. Orthogonal Polygons--作业

-E. Triangulation

--03-E-01. Existence

--03-E-02. Ear & Mouth

--03-E-03. Two-Ear Theorem

--03-E-04. Well-Order

--03-E-05. Ear Candidate

--03-E-06. Induction

--03-E-07. Well-Order (Again)

--03-E-08. Properties

-E. Triangulation--作业

-F. Triangulating Monotone Polygons

--03-F-01. Monotone Polygon

--03-F-02. Monotonicity Testing

--03-F-03. Strategy

--03-F-04. Stack-Chain Consistency

--03-F-05. Same Side + Reflex

--03-F-06. Same Side + Convex

--03-F-07. Opposite Side

--03-F-08. Example

--03-F-09. Analysis

-F. Triangulating Monotone Polygons--作业

-G. Monotone Decomposition

--03-G-01. Cusps

--03-G-02. Helper

--03-G-03. Helper Candidate

--03-G-04. Sweep-Line Status

--03-G-05. Possible Cases

--03-G-06. Example

--03-G-07. Analysis

-G. Monotone Decomposition--作业

-I. Tetrahedralization

--03-I-01. Polyhedron Decomposition

--03-I-02. Schonhardt's Polyhedron

--03-I-03. Seidel's Polygon

-I. Tetrahedralization--作业

04. Voronoi Diagram

-A. Introduction

--04-A-01. A First Glance

--04-A-02. Dining Halls on Campus

--04-A-03. More Analogies & Applications

--04-A-04. Voronoi

-A. Introduction--作业

-B. Terminologies

--04-B-01. Site & Cell

--04-B-02. Intersecting Halfspaces

--04-B-03. Voronoi Diagram

--04-B-04. Planar Voronoi Diagram

-B. Terminologies--作业

-C. Properties

--04-C-01. Non-Empty Cells

--04-C-02. Empty Disks

--04-C-03. Nearest = Concyclic

--04-C-04. Number of Nearest Sites = Degree

--04-C-05. Split & Merge

-C. Properties--作业

-D. Complexity

--04-D-01. Linearity

--04-D-02. Proof

-D. Complexity--作业

-E. Representation

--04-E-01. Subdivision

--04-E-02. Fary's Theorem

--04-E-03. Representing VD

-E. Representation--作业

-F. DCEL

--04-F-01. Twin Edges

--04-F-02. Half-Edge

--04-F-03. Vertex & Face

--04-F-04. Traversal

--04-F-05. True Or False

--04-F-06. Application

-F. DCEL--作业

-G. Hardness

--04-G-01. 1D Voronoi Diagram

--04-G-02. 2D Voronoi Diagram

--04-G-03. Voronoi Diagram In General Position

-G. Hardness--作业

-H. Sorted Sets

--04-H-01. Convex Hull Made Easier

--04-H-02. Convex Hull As A Combinatorial Structure

--04-H-03. Voronoi Diagram As A Geometric Structure

-H. Sorted Sets--作业

-I. VD_sorted

--04-I-01. ε-Closeness

--04-I-02. Lifting

--04-I-03. Projection

--04-I-04. Case A

--04-I-05. Case B

--04-I-06. Sorting Not Made Easier

-I. VD_sorted--作业

-J. Naive Construction

--J. Naive Construction

-J. Naive Construction--作业

-K. Incremental Construction

--04-K-01. Royal Garden

--04-K-02. Disjoint Union

--04-K-03. Complexity

-K. Incremental Construction--作业

-L. Divide-And-Conquer

--04-L-01. Strategy

--04-L-02. Solving Overlaps

--04-L-03. Contour

--04-L-04. Bisectors

--04-L-05. Y-Monotonicity

--04-L-06. Common Tangents

--04-L-07. Contour Length

--04-L-08. Clip & Stitch

--04-L-09. Intersecting with Cells

--04-L-10. Convexity

--04-L-11. Avoiding Rescans

-L. Divide-And-Conquer--作业

-M. Plane-Sweep

--04-M-01. A First Glance

--04-M-02. Backtracking

--04-M-03. Fortune's Trick

--04-M-04. Frozen Region

--04-M-05. Beach Line

--04-M-06. Lower Envelope

--04-M-07. Break Points

--04-M-08. Events

--04-M-09. Circle Event: What, When & Where

--04-M-10. Circle Event: Why

--04-M-11. Circle Event: How

--04-M-12. Site Event: What

--04-M-13. Site Event: How

-M. Plane-Sweep--作业

05. Delaunay Triangulation

-A. Point Set Triangulation

--05-A-01. Definition

--05-A-02. Edge Flipping

--05-A-03. Upper Bound

--05-A-04. Lower Bound

-A. Point Set Triangulation--作业

-B. Delaunay Triangulation

--05-B-01. Dual Graph

--05-B-02. Triangulation

--05-B-03. Hardness

--05-B-04. History

-B. Delaunay Triangulation--作业

-C. Properties

--05-C-01. Empty Circumcircle

--05-C-02. Empty Circle

--05-C-03. Nearest Neighbor

--05-C-04. Complexity

-C. Properties--作业

-D. Proximity Graph

--05-D-01. Gabriel Graph

--05-D-02. Relative Neighborhood Graph

--05-D-03. Lower Bounds

-D. Proximity Graph--作业

-E. Euclidean Minimum Spanning Tree

--05-E-01. Definition

--05-E-02. Construction

--05-E-03. Subgraph of RNG

--05-E-04. Example

-E. Euclidean Minimum Spanning Tree--作业

-F. Euclidean Traveling Salesman Problem

--05-F-01. Definition

--05-F-02. NP-Hardness

--05-F-03. Approximation

-G. Minimum Weighted Triangulation

--05-G-01. Definition

--05-G-02. Counter-Example

--05-G-03. Hardness

-G. Minimum Weighted Triangulation--作业

-H. Construction

--05-H-01. Subtended Arc

--05-H-02. Angle Vector

--05-H-03. Maximizing The Minimum Angle

--05-H-04. Evolution By Edge Flipping

--05-H-05. Strategies

-H. Construction--作业

-I. RIC With Example

--05-I-01. Idea

--05-I-02. Point Location

--05-I-03. In-Circle Test

--05-I-04. Edge Flipping

--05-I-05. Frontier

--05-I-06. Convergence

-I. RIC With Example--作业

-J. Randomized Incremental Construction

--05-J-01. Recursive Implementation

--05-J-02. Iterative Implementation

--05-J-03. In-Circle Test

--05-J-04. Point Location

-J. Randomized Incremental Construction--作业

-K. RIC Analysis

--05-K-01. Time Cost

--05-K-02. Backward Analysis

--05-K-03. Preconditions

--05-K-04. Types Of Edge Change

--05-K-05. Number Of Edge Changes

--05-K-06. Average Degree

--05-K-07. Number Of Rebucketings

--05-K-08. Probability For Rebucketing

--05-K-09. Expectation

--05-K-10. Further Consideration

06. Point Location

-0. Online/Offline Algorithms

--06-0. Online/Offline Algorithms

-0. Online/Offline Algorithms--作业

-A. Introduction

--06-A-01. Where Am I

--06-A-02. Point Location

--06-A-03. Assumptions For Clarity

--06-A-04. Input Size

--06-A-05. Performance Measurements

--06-A-06. A Global View

-A. Introduction--作业

-B. Slab Method

--06-B-01. Slab Decomposition

--06-B-02. Ordering Trapezoids

--06-B-03. Tree of Trees

--06-B-04. Example

--06-B-05. Query Time

--06-B-06. Preprocessing Time

--06-B-07. Storage Cost

--06-B-08. Worst Case

-B. Slab Method--作业

-C. Persistence

--06-C-01. Ephemeral Structure

--06-C-02. Persistent Structure

--06-C-03. Persistent Slabs

-C. Persistence--作业

-D. Path Copying

--06-D-01. Strategy

--06-D-02. X-Search

--06-D-03. Storage Optimization

-D. Path Copying--作业

-E. Node Copying

--06-E-01. O(1) Rotation

--06-E-02. Strategy

--06-E-03. Why Red-Black

--06-E-04. Linear Space

--06-E-05. Time Penalty

-E. Node Copying--作业

-F. Limited Node Copying

--06-F-01. Idea

--06-F-02. Split

--06-F-03. Complexity

--06-F-04. Recoloring

-G. Kirkpatrick Structure

--06-G-01. Optimal And Simpler

--06-G-02. Triangulation

--06-G-03. Example

--06-G-04. Hierarchy

--06-G-05. Independent Subset

--06-G-06. The More The Better

--06-G-07. The Fewer The Better

--06-G-08. Degree

--06-G-09. Existence Of Independent Subset

--06-G-10. Construction Of Independent Subset

--06-G-11. DAG

-G. Kirkpatrick Structure--作业

-H. Trapezoidal Map

--06-H-01. Ray Shooting

--06-H-02. Decomposition

--06-H-03. Properties & Complexity

--06-H-04. Search Structure: Example

--06-H-05. Search Structure: Nodes

--06-H-06. Search Structure: Performance

-H. Trapezoidal Map--作业

-I. Constructing Trapezoidal Map

--06-I-01. Initialization

--06-I-02. Iteration

--06-I-03. Challenges

--06-I-04. Case 1: Two Endpoints

--06-I-05. Case 2: One Endpoint

--06-I-06. Case 3: No Endpoints

--06-I-07. Example

-J. Performance Of Trapezoidal Map

--06-J-01. Randomization

--06-J-02. Expectation

--06-J-03. Number Of Ray Trimmed

--06-J-04. Number Of Trapezoidals Created (1)

--06-J-05. Number Of Trapezoidals Created (2)

--06-J-06. Time For Point Location

--06-J-07. Size Of Search Structure

--06-J-08. Fixed Query Point + Randomly Created Maps

--06-J-09. Each Single Step

--06-J-10. Probability Of Enclosing Trapezoid Changed

--06-J-11. Query Time

07. Geometric Range Search

-A. Range Query

--07-A-01. 1-Dimensional Range Query

--07-A-02. Brute-force

--07-A-03. Binary Search

--07-A-04. Output Sensitivity

--07-A-05. Planar Range Query

-A. Range Query--作业

-B. BBST

--07-B-01. Structure

--07-B-02. Lowest Common Ancestor

--07-B-03. Query Algorithm

--07-B-04. Complexity (1)

--07-B-05. Complexity (2)

-B. BBST--作业

-C. kd-Tree: Structure

--07-C-01. 2d-Tree

--07-C-02. Example

--07-C-03. Construction

--07-C-04. Example

--07-C-05. Canonical Subsets

-C. kd-Tree: Structure--作业

-D. kd-Tree: Algorithm

--07-D-01. Query

--07-D-02. Example

--07-D-03. Optimization

-D. kd-Tree: Algorithm--作业

-E. kd-Tree: Performance

--07-E-01. Preprocessing Time + Storage

--07-E-02. Query Time

--07-E-03. Beyond 2D

-E. kd-Tree: Performance--作业

-F. Range Tree: Structure

--07-F-01. x-Query + y-Query

--07-F-02. Worst Case

--07-F-03. x-Query * y-Queries

-F. Range Tree: Structure--作业

-G. Range Tree: Query

--07-G-01. Painters' Strategy

--07-G-02. X-Tree

--07-G-03. Y-Trees

--07-G-04. Algorithm

-G. Range Tree: Query--作业

-H. Range Tree: Performance

--07-H-01. Storage

--07-H-02. Preprocessing Time

--07-H-03. Query Time

--07-H-04. Beyond 2D

-H. Range Tree: Performance--作业

-I. Range Tree: Optimization

--07-I-01. Y-Lists

--07-I-02. Coherence

--07-I-03. Idea

--07-I-04. Fractional Cascading

--07-I-05. Complexity

08. Windowing Query

-A. Orthogonal Windowing Query

--08-A-01. Definition

--08-A-02. Classification

-A. Orthogonal Windowing Query--作业

-B. Stabbing Query

--08-B-01. 1D Windowing Query

--08-B-02. Stabbing Query

-C. Interval Tree: Construction

--08-C-01. Median

--08-C-02. Partitioning

--08-C-03. Balance

--08-C-04. Associative Lists

--08-C-05. Complexity

-C. Interval Tree: Construction--作业

-D. Interval Tree: Query

--08-D-01. Algorithm (1)

--08-D-02. Algorithm (2)

--08-D-03. Complexity

-D. Interval Tree: Query--作业

-E. Stabbing With A Segment

--08-E-01. Definition

--08-E-02. Interval Tree

--08-E-03. Query Algorithm (1)

--08-E-04. Query Algorithm (2)

--08-E-05. Overview

--08-E-06. Complexity

-F. Grounded Range Query

--08-F-01. O(n) Space

--08-F-02. 2D-GRQ

--08-F-03. 1D-GRQ Using Range Tree

--08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan

-G. 1D-GRQ Using Heap

--08-G-01. Heap

--08-G-02. Query

--08-G-03. Example

--08-G-04. Complexity

-G. 1D-GRQ Using Heap--作业

-H. Priority Search Tree

--08-H-01. PST = Heap + BBST

--08-H-02. Order Property

--08-H-03. Sibling Partitioning

--08-H-04. Construction

-H. Priority Search Tree--作业

-I. 2D-GRQ Using PST

--08-I-01. Algorithm (1/2)

--08-I-02. Algorithm (2/2)

--08-I-03. Example (1/3)

--08-I-04. Example (2/3)

--08-I-05. Example (3/3)

--08-I-06. Query Time (1/3)

--08-I-07. Query Time (2/3)

--08-I-08. Query Time (3/3)

-I. 2D-GRQ Using PST--作业

-J. Segment Tree

--08-J-01. General Windowing Query

--08-J-02. Elementary Interval

--08-J-03. Discretization

--08-J-04. Worst Case

--08-J-05. BBST

--08-J-06. Solving Stabbing Query

--08-J-07. Worst Case

--08-J-08. Common Ancestor

--08-J-09. Canonical Subsets

--08-J-10. O(nlogn) Space

--08-J-11. Constructing A Segment Tree

--08-J-12. Inserting A Segment (1)

--08-J-13. Inserting A Segment (2)

--08-J-14. Inserting A Segment (3)

--08-J-15. Query Algorithm

--08-J-16. Query Time

-K. Vertical Segment Stabbing Query

--08-K-01. Review

--08-K-02. X-Segment Tree

--08-K-03. Associative Structure

--08-K-04. Vertical Segment Stabbing Query

03-G-06. Example笔记与讨论

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