当前课程知识点:计算几何 > 04. Voronoi Diagram > K. Incremental Construction > 04-K-03. Complexity
我们来看看这个算法的复杂度是多少
这里我们从求交开始
我们每次沿着一个bisector方向
在一个cell中去做一个求交
不要忘了
我们的cell
本身已经存为DCEL结构
而且根据Voronoi图的性质
每一个cell无论是它还是它都是凸的
在一个凸多边形中
去对边界做这样的一个穿刺的求交
其实是可以在O(logn)的时间内完成的
这一步具体的实现方法
也是留给你在课后思考独立完成
总而言之
我们只需要O(logn)的时间
就可以确定下一个交点
接下来呢
O(1)的时间内翻墙
再用O(1)的时间确定bisector的方向
继续前行
然后又一个周期开始了
我们又要求交翻墙前行
如此不断下去
所以在每一个周期里的
所做的求交翻墙和前行这个动作
累计不过O(logn)的时间
所以对于每一次incremental式的
这样的一个新引入的点
我们所需要的消耗的成本
都是它的边界的数目乘以那个logn
而它的边界的规模
最多能到多少呢
充其量不过n
所以我们可以说
每一次incremental式的引入一个点的代价
是nlogn
整个算法需要引入的无非是n个这样的点
所以它的算法复杂度
就自然的是n^2logn
对于刚才我们所介绍的
那个incremental式的算法
你或许会替它做一些辩护
你可能会跟我说
老师 你刚才所做的那个分析
过于悲观了
因为你所得到的那个结论
n^2logn是基于很多假设
比如每一个cell
可能都会复杂度达到n
这个未必能做到啊
比如说我们静态的
如果从最后的结果来看
总体的也不过是O(n)条边
你怎么说每一个cell
都会有O(n)条边呢
你的辩护非常有道理
但是不要忘了
我们这里整个的构造过程是一个动态的
也就是说只要在当时
插入这个的时候
它所导致的那个cell的规模
能够得到O(n)就可以了
为此的话
我们可以来构造这样的一种具体的例子
来说明刚才我们说的那个worst case
确实是存在的
也就是说刚才那种估计是紧的
你可以想象一下
怎么来构造出这样的一个反例呢
你不妨自己先暂停一会儿来设想一下
怎么才能够构造出
这样的一个最坏情况下的例子呢
我的一点提示就是
你要做到每增加一个点
它所对应的那个新生出来的那个花园
都应该有多达Ω(n)这么多段边界
或者更具体一点来讲
这个王子需要和他多达Ω(n)个皇兄
做逐一的翻墙前行和求交
好 我们现在就来看
这样一个可行的具体的例子
可以看到这里的新的site
也就是这个红色的点
是逐个的自上而下
自右向左引入的
你需要观察到的就是
每一个site引入
所对应的那个cell
其实都会从原来有的
所有的cell中分出一块
就像这样
再看一遍
每一个新生成的cell
都会与此前的所有的cell相交
并从中切分出一块来
这说明什么呢
这就说明我们每引入一个新的site
所需要的时间成本
是确实不会低于
n次迭代 O(nlogn)的
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