当前课程知识点:计算几何 > 04. Voronoi Diagram > G. Hardness > 04-G-03. Voronoi Diagram In General Position
当然有些同学依然非常认真
他会说这样一个reduction
我还是不太相信
因为你这里用到的是一种
很特别的Voronoi图
特别之处就在于
它是某种意义上讲
一个退化的Voronoi图
对于这种Voronoi图来说
它的输入点是不一般的
也就是说所有的点
其实都是共圆的
所以会造成这种现象
OK 如果你觉得这个例子的
说服力还不够的话
我们可以在把这个证明往前推一步
也就是说
我们可以通过一种
非退化的Voronoi图
来同样设计这样一个reduction
我们的reduction的起点
依然是sorting
你已经注意到了
刚才的缺点就在于
我们的所有的Voronoi vertex
都是重复在一个点上
我们需要把它们分离开就够了
为此一种可行的方法就是
我们用抛物线来代替刚才的圆弧
具体来讲
我们需要将输入的点
逐一的映射到一条抛物线上去
这件事我们在凸包那个问题上
已经基本上会了
我们作为课后的练习
请你自己来完成
OK 在经过了这样的映射之后
我们在去调用
任何的二维Voronoi图的算法
不出意外
我们将会得到这样的一种结构
这种Voronoi图的特点是什么呢
这种特点是
无论你有多少个输入的点
这些点都既然位于抛物线上
所以他们对于整体这个集合来说
和凸包一样都是极点
没错 极点
请记住 既然是极点
我们曾经证明过
它所对应的Voronoi cell
就必然是unbounded
所以它大致应该是排列成
这样的一个样子
好 我们在来看一个
再具体一点的一个更多点
构成的一个实例
比如说就是这个
我们可以来看一下
它的局部就是我们刚才所说的那个样子
其实它可以一直推广下去
正像我们刚才所说的
无论你怎么推广 有多少个点
所有位于这些抛物线上的点都是极点
所以它的图抛应该包含所有的点
接下来呢
我们的问题是
我们既然已经假设
可以透过某种算法
得到它的Voronoi图
也就是这种灰色的线
所构成的那一部分
我们是不是确实可以得到
它所对应的这些图抛呢
没错 确实可以
方法跟刚才是类似的
也就是说我们可以通过简单的操作
在限性的时间内找到起点
接下来呢
通过一次一次的flip
逐一的将所有的点都枚举出来
而整个这个枚举的过程
无非是一个线性扫描的过程
每一步都是一个依赖于
DCEL结构
类似于twin edge之类的线索就够了
常数的时间就是能往前走一步
整体是线性
这样的话我们就得到了一个毫无争议的
从sorting问题
到2D Voronoi图问题的
一个reduction
从而确凿的明确知道
2D Voronoi图这个问题的
复杂度下界
不会低于O(nlogn)
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