当前课程知识点:计算几何 > 04. Voronoi Diagram > L. Divide-And-Conquer > 04-L-09. Intersecting with Cells
好 通过刚才的介绍
我们已经对这个Divide & Conquer算法
基本上有了一个总体的了解
但是最最核心的
我们实际上还留了几个问题
其中一个就是
刚才所说的那样的一个过程
尤其是其中核心的
那个merge过程
它的复杂度是如何降到最优的
不要忘了
如果我们整体的这个算法的复杂度
要控制在O(nlogn)的话
那么我们这个merge
是不能够超过线性的复杂度的
把它记在脑子里
我们现在就来回答这个问题
如何将这个merge的过程
控制在线性的复杂度
我们可以看到在这个过程中
如果我们运用的
确实是我们一直延用的这个DCEL
这种典型的结构的话
其它的工作都相当于是比较简单的
清点一下 刚才我们讲过
upper tangent也好 lower tangent也好
其实都可以在线性的时间内找到
我们不必纠葛于这个
那么还有一个动作呢
就是我们的翻墙
我们从任何的一个cell
当它是提前被交
而且退出的时候
我们为了找到它的后继
只需要通过DCEL所记录的
那个twin edge
就可以在O(1)的时间内翻墙而过
抵达它的隔壁的那个cell
所以这个我们也不用去纠葛
这些都是现成的
DCEL已经为我们做到了
那么这里最实质的一个工作
其实是求交
也就是说当我们在
两个cell的公共的部分
沿着一条bisector慢行的时候
我们究竟是首先从
哪个cell退出来的
进一步的我们究竟是从
那个cell的
哪个位置退出来的
为此 我们不得不去做一次intersection
这一步多少会让你觉得有些困难
你可能会担心
它的时间复杂度会过高
你的这种担心其实并不是没有道理的
我们可以来看一下
如果孤立的来看
我们针对于一个cell
来以一条bisector
来对它进行求交的话
你或许没有更好的办法
我们前面讲过
如果你是蛮力来做这件事情的话
你不得不对这个cell
来做一次完整的遍历
不要忘了
这个遍历的成本
有可能本身就是线性的
而你同一个cell
有可能在完成这次遍历之后
它依然不动
而替换的是它对岸的那个朋友
在这种情况下
也就是说同一个site
所对应的某一个cell
如果它过大的话
有可能会反复的被遍历
在这样的情况下
我们说这个时间复杂度
每次是线性的
但是累积起来就非常可怕了
在最坏的情况下
我们需要反复的这么来扫描它
从而造成复杂度是一个
乘法而不是加法
那么这样的一个困局
又该如何打破呢
这里的关键在于
我们要避免重新的反复的
对同一个cell来进行扫描
重复的扫描是低效率的根源
而在这里我们恰恰又再次通过我们的眼睛
会发现一些性质
利用这种性质完全是可以
将这样的一个扫描的负担降下来的
从而达到最优
具体来讲
我们消耗在
每一个cell上的时间成本
不管它会参与几次求交
累计的时间成本
总是可以控制在
与它的自己的size成正比
这是再好的消息不过了
问题是我们是怎么做到的
我们是观察到了什么样一些性质
才能做到这样呢
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