当前课程知识点:计算几何 > 04. Voronoi Diagram > L. Divide-And-Conquer > 04-L-11. Avoiding Rescans
好了 我们对于算法的优化方法
自然也就水到渠成了
具体来说我们可以指定任何一个点
作为起始点
如果我们需要找到
第一条边所潜在对应的
那个第一个交点的话
我们只需要从起点开始
沿着这个cell的边界
向前逐边的搜索
显然应该会找到这个点
我们为此花费的成本
其实就是这两个点之间的
那段弧的长度
接下来如果有必要去寻找第二条边
所对应的那个第二个潜在的交点的话
这里与刚才那种蛮力方法不同的就在于
我们只需从刚才那个
失效的交点出发
而不是继续的从起点出发
就可以逐条边的搜索之后
找到第二个交点
再强调一遍
在这样的一个过程中
本质的不同在于
我们的起点只是刚才停留下来的那个点
而不必每次都回到原始的那个起点
不管是第二个点
还是有可能有第三个 第四个 第五个点
我们的所有的这些交点的求法
都可以在前一个交点的基础上继续搜索
它的成本无非就是连续的两个交点之间的
那样一段弧的长度
而总体来看
相对于这样的一个相对固定的cell而言
所有的这些查找
都变成了分段的局部的模式
它们的总体成本
累积起来也不过就是它们之间的
这样一系列弧的长度总和
这个长度的总和
其实必然不会超过这个cell的轴长
是多少呢 线性的
请记住这个成本虽然也是线性的
但它是总体的线性的
而不是像刚才
我们那种蛮力的算法那样
是每一次求每一个结点都是线性的
现在是求所有的交点
累积起来的成本不过是线性的
好了 在解决了这样的一个关键问题之后
我们就自然可以心安理得的
得出这样的一个结论
两张Voronoi图
在刚才的那样模式下的合并工作
所需要的成本
必然是不超过线性的
而基于这样的一个合并的基本的算法
按照分而治之的框架
所得到的总体的
那个Voronoi图的构造的算法
它的复杂度自然也就不超过O(nlogn)了
O(nlogn)是什么呢
正是我们刚才所证明的那个下界
从这个意义上讲
我们已经得到了一个
在最坏情况下
最优的Voronoi图的构造算法
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