当前课程知识点:计算几何 > 04. Voronoi Diagram > C. Properties > 04-C-04. Number of Nearest Sites = Degree
首先正如我们刚才已经看到的
如果x是严格的位于
某一个特定的site的内部
那么它就必然会唯一的
以这个site
所对应的那个side
作为最近邻
内部 严格的内部
对应于唯一
也就是我们也看到的
如果某一个x
是落在某两个
cell的公共的边界上
那么它就会同时以
这两个cell的site
作为最近邻
这个时候它有两个最近邻
或者说至少有两个最近邻
当然刚才我们也看到了
如果像这样的一个极端的情况下
x如果是同时属于多个cell
那么它就会有相应那么多个
最近的site
我们看到在一般的情况下
这种vertex会有三个最近邻
但是我们说
在特殊的情况下未必只有三个
所以我们严格地说
应该是至少三个
那么归纳起来
正如我们刚才所看到的
如果一个x同时属于
三个cell的公共部分
那么它的最近邻也就应该有三个
相应的呢 在Voronoi图中
这个点也就至少有三度
一般而言
如果一个x拥有更多
比如说d个最近的site的话
那么它的度数就会是恰好是d
在这里中学老师教给你的
一样知识是非常重要的
它应该跟你讲过
任何一个三角形
三条边的垂直平分线
必然会交于公共的一个点
你甚至应该还记得
这个点应该有一个名字的
没错 就叫这个三角形的外心
这个固然可以解释
我们这里的度数为三的情况
但实际上之所以还有更多度数的情况
是因为你在中学的时候
或许没有考虑过一些
我们这里称作为退化的情况
degeneracy case
所以我们这里一般的考虑的
固然确实都是只有三度的这样的顶点
而它做的假设就在于
我们所有的那些顶点
都是位于常规的 非退化的位置
所谓的in general positions
那么什么是退化的degeneracy case呢
对于我们这种场景而言
其实就是有不止三个顶点
比如说四个 五个
甚至更多的site恰好共圆
虽然这种情况发生的概率
在一般的场景中几乎是零
在你实现这样相关的算法的时候
你是必须考虑这类退化的
特殊的情况的
但是在我们的课程里头
老师具有这样的优先级
我们可以说不失一般性
我们不考虑这种情况
我也不能脱俗 也是这么干
好 作为课后的进一步思考
你不妨去想想这样的一个问题
我们刚才讲过
作为这样的一个退化的情况
如果有这么样一个x的话
确实会有四个site以上
是共圆的
一种退化的巧合
但是其实四个点或者多个点共圆
并不见得是出现这种情况的充分条件
你的任务是构造出这样的一些例子
在你锁定的site集中
确实至少有四个是共圆的
但是却不会出现
这样度数超过三的
Voronoi vertex
在做过了这样的一个
一般性的假设之后
我们的确就可以认定
Voronoi图中的每一个vertex
它的度数都恰好是三
是由三条Voronoi edge公共的交出来的
那么这样的一个三度的一个现象
我们只是从静态的角度来理解的
从动态的角度又当如何解释呢
我们不妨来看一下
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-E. kd-Tree: Performance--作业
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-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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-H. Priority Search Tree--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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