当前课程知识点:计算几何 > 04. Voronoi Diagram > C. Properties > 04-C-02. Empty Disks
好 接下来我们来看看
一系列的空圆性
Empty Disks
我们会看到在Voronoi图中
实际上隐含着一系列的空圆
或者叫极大空圆
我们来看这样一个图景
也就是由某一个site u
它所对应的cell
如果是这个范围的话
我们来考察其中的任何的一个点x
我们知道点x
就像你现在刚下课的那个位置一样
相对于每一个餐厅
都会有一个距离
而刚才我们说了
之所以我们的向导
会提示你奔往这个餐厅
那就是因为在所有这些餐厅中
这个餐厅距你是最近的
我们如果用这些白线
来表示你到各个餐厅的距离的话
这个最近性可以通过这个最短来验证
这就说明什么呢
就说明反过来
以你现在的位置为中心
如果你去画一个圆
而且使它这个圆的边界
正好穿过最近的那个餐厅的话
那么这个圆的内部
应该是名副其实的空的
我们现在概括一下
在任何一个site
所对应的cell中
任何一个点到它的距离
固然是最近的
而且以这个点为圆心
以到这个site的距离
为半径的那个圆必然是空的
我们这里所说的空指什么呢
你已经看到了
指的是其中它的内部
不包含任何的site
我们再来进一步的看空圆的
另一种形式
刚才我们讲到的这个x
是来自于某一个cell的内部
interior 在它的内部
现在我们来稍微拓展一下
如果不是在它严格的内部
而是在它的边界上
情况会怎么样
我们刚才也讲过
每一段边界
其实都是由两个site
所对应的那条bisector
贡献出来的
所以每一段边界
都应该是一条线段
或者是我们原来讲过的射线
亦或是直线 直的
无论如何我们现在假设
在某一段边界上
确实存在这么一个点
我们需要考察它x
怎么来考察呢
方法是类似的
我们依然要以x为中心
向外适当的做出一个圆
就像这样
当然这里的关键在于
圆的半径取多少
你已经看出来了
没错 取的就是x
到这两个site的距离
这里非常巧的是
因为x正位于这两个site
所对应的平分线 bisector上
所以呢它到这两个点的距离是相等的
所以我们这种取法是没有歧异的
好了 现在如此做出来的这个圆
会有什么特性呢
我想你已经看出来了
没错 和刚才的那个圆一样
在它的内部
是不会有其它的site的 空的
我们再来看更复杂的情况
也就是点x位置更为特殊的情况
比如点x
可能同时位于多个cell的
公共交的位置 就像这样
当然你应该记得
这个时候的x
其实对应的就是一个Voronoi vertex
我们对x的考察方法
和刚才是依然类似的
也就是我们仍然要以它为中心
向外适当的做出一个圆 就像这样
同样的圆的半径取多少呢
我想你也看出来了
没错 x是哪几个cell的
公共部分
它这个半径就取做
到这些cell
所对应的site的距离
同样说服自己
这些距离虽然有多个
但是这里没有歧异
因为它们都是相等的
它们不仅是相等的
而且在x与其它所有的
这些site的距离当中
必然是最近的
所以我们可以同理得到一个结论
也就是这样做出来的这个圆
依然是空的
好 我们现在可以稍微来做以概括了
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-A. Introduction
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-A. Introduction--作业
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-B. Slab Method--作业
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-C. Persistence--作业
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-G. Kirkpatrick Structure--作业
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-H. Trapezoidal Map--作业
-I. Constructing Trapezoidal Map
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-J. Performance Of Trapezoidal Map
--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-10. Probability Of Enclosing Trapezoid Changed
-A. Range Query
--07-A-01. 1-Dimensional Range Query
-A. Range Query--作业
-B. BBST
--07-B-02. Lowest Common Ancestor
-B. BBST--作业
-C. kd-Tree: Structure
-C. kd-Tree: Structure--作业
-D. kd-Tree: Algorithm
-D. kd-Tree: Algorithm--作业
-E. kd-Tree: Performance
--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
-G. Range Tree: Query
-G. Range Tree: Query--作业
-H. Range Tree: Performance
-H. Range Tree: Performance--作业
-I. Range Tree: Optimization
--07-I-04. Fractional Cascading
-A. Orthogonal Windowing Query
-A. Orthogonal Windowing Query--作业
-B. Stabbing Query
-C. Interval Tree: Construction
-C. Interval Tree: Construction--作业
-D. Interval Tree: Query
-D. Interval Tree: Query--作业
-E. Stabbing With A Segment
--08-E-03. Query Algorithm (1)
--08-E-04. Query Algorithm (2)
-F. Grounded Range Query
--08-F-03. 1D-GRQ Using Range Tree
--08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan
-G. 1D-GRQ Using Heap
-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
--08-J-12. Inserting A Segment (1)
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--08-J-14. Inserting A Segment (3)
-K. Vertical Segment Stabbing Query