当前课程知识点:计算几何 > 04. Voronoi Diagram > I. VD_sorted > 04-I-02. Lifting
我们来看这个归约具体怎么来做
首先一件事
我们要来引入一种变换
从而完成将ε-Closeness的输入
也就是那n个数
转化为VD_sorted这个问题输入的
这么样一件事情
具体怎么来做呢
我们来看一下
别忘了这里我们还有一个指标
就是那个ε
所以如果假设所有的输入
都是在这个一维的x轴上的话
我们要做的事情
是要将每一个数
都转化为一个对应的二维上的一个点
每一个都是这样
那么这里这个ε的意义
就在于它无形中定义了一个
这样的水平的高度
恰好就是ε的一个条带区域
所有我们变换出来的点
都将落在这个条带区域内
确切的来说
我们的转换公式是这个
如果你不喜欢看公式
那么不妨跟着我来对照这个图
做一个理解
也就是说我们的输入的点
固然是有个编号1 2 3 4 5之类的
一般下它不是有序的
否则这个问题就变的很平凡了
那么呢 既然它有一个输入的次序
那么我们就按照这个输入的次序
将每一个点适当的拔高
比如说第1号点
我们给它拔的高是在这
第2号点 我们给它拔的高是在这
第3号 第4号 第5号
当然包括最后那个点
有可能是会有重复的
不要忘了 比如这个例子
也居于最高
最高能高到多少呢
最高也高不过ε
所以现在你来看这个公式就很清楚了
我们这里拔高的方式
其实就像五线谱一样
在ε这样的一个高度区间内
均匀的分成n段 n个台阶
把每一个点按照它们的输入的次序
依次的提升到对应的台阶上去
所以这个变换
我们称之为lifting transform 提升变换
需要再次强调的是
在输入的点集中
保不齐会有重复的点
比如说这里的4号和6号点
尽管它们重合了
请注意 经过了这样的提升变换之后
它们高度却绝对不会是一样的
所以它们还是能够区分的
另外既然这里是按照等间距
来划分台阶的
所以作为一个课后的习题
你可以去思考以下
我们这里没有划出来的3号点到哪儿去了
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-H. Trapezoidal Map--作业
-I. Constructing Trapezoidal Map
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-J. Performance Of Trapezoidal Map
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-A. Range Query
--07-A-01. 1-Dimensional Range Query
-A. Range Query--作业
-B. BBST
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-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
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-C. Interval Tree: Construction--作业
-D. Interval Tree: Query
-D. Interval Tree: Query--作业
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-F. Grounded Range Query
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--08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan
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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
-I. 2D-GRQ Using PST
-I. 2D-GRQ Using PST--作业
-J. Segment Tree
--08-J-01. General Windowing Query
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--08-J-06. Solving Stabbing Query
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-K. Vertical Segment Stabbing Query