当前课程知识点:计算几何 > 04. Voronoi Diagram > K. Incremental Construction > 04-K-02. Disjoint Union
事实上在Voronoi图这种模型中
新的那个王子所对应的那个花园
是由他的此前的很多皇兄
分别割让出一块以后拼凑起来的
就像这样
在这个例子中
这位王子所对应的这个花园
是由他此前的四位的皇兄的花园中
各自的割让出一部分拼凑起来的
相应的我们也就会得到
它所对应的算法
现在我们就来看看
应该如何的确定
这位新的王子
他与他此前的皇兄之间
所对应的花园边界在哪儿
如果将每一段这个边界确定了
它所对应的那个花园
也自然就确定了
需要说明的是
我们这里接下来要处理的次序
确实是按0 1 2 3这样的顺序给出来的
但这种编号只是为了讲解的方便
并不意味着输入就是这样
否则这个事情会很简单
好 我们假设这个王子诞生以后
茫然四顾还找不着自己所属的花园
那么他需要决定第一条边界
于是他找到0号皇兄
他虽然才刚诞生出来
但他至少还学过一些计算几何
他知道他和这位皇兄之间的花园边界
应该就是以他们之间的
那条平分线为界
所以他先画出这么样一条平分线
这样的话我们就得出了第一条平分线
这个王子不仅知道这个平分线的方向
而且他甚至知道
它的端点在哪儿
没错 他知道这个cell
原来的那个DCEL结构
所以他会在这里沿着这个DECL结构
通过最多一次遍历
找到与某一条边界的一个焦点
他知道经过这个焦点之后
他将会翻墙
进入到下一位皇兄的花园
不要忘了这个翻墙的动作
其实就是顺着twin edge的一次访问
O(1)的时间就够了非常快
好 所以他顺利的就进入到了
1号皇兄所对应的这个花园
这个时候它还是一个整体
但是即将被切下一块
而切下来的起点哪儿呢
其实就是上一个皇兄
所确定的那个终点
问题在于如何确定下一条的方向
也就是在这个图中
这段边界应该沿着什么走向前进
这里的原则是一样的
这段边界的走向
依然应该决定于
新诞生的这个皇子
和他此前的1号皇兄之间的平分线
所以他会沿着这条平分线
继续往前行进一段距离
接下来他还会同样的确定
这个距离应该走到什么位置结束
也就是说他最多走到什么位置
就必然会越出当前这个皇兄
所对应的花园
又需要再做一次翻墙
同样借助twin edges
他也可以在O(1)的时间
抵达2号皇兄所拥有的那座花园
并且同样确定应该继续前行的方向
并进而确定从什么位置出来
然后再一次翻墙前进
好了 我想这个算法
你其实已经清楚了
没错 它就是由一系列的翻墙
然后沿着bisector前进求交
再翻墙再前进求交翻墙
反复的在进行这么一个过程
如果你的计算没有误差的话
你最终会回到0号起点
这意味着什么呢
意味着所有这些边界
构成了一个封闭的环
这个拓扑上封闭的环
在几何上就明确的给出了
刚才我们说的这个新生的皇子
所应该拥有的那座花园的范围
好了 这就是这个算法
我们来看看这个算法的复杂度是多少
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-A. Range Query
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-A. Range Query--作业
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-B. BBST--作业
-C. kd-Tree: Structure
-C. kd-Tree: Structure--作业
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-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
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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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-K. Vertical Segment Stabbing Query