当前课程知识点:计算几何 > 05. Delaunay Triangulation > D. Proximity Graph > 05-D-03. Lower Bounds
好 在刚才我们已经学会了
什么是Gabriel graph
什么是relative neighborhood graph
并且给出了它的基本的构造算法
和相关的性质
那么我们固然要问一个问题
它的下界是多少呢
也就是说
如果我们构造这两个图
从复杂度的角度来看
最好能达到什么样的性能呢
在这里我们给出一个结论
这个结论正如我们所预测的那样
不会低于O(nlogn)
所以从这个角度来讲
刚才我们所列举的那些算法
都已经是最优的了
那么怎么来证明这件事呢
实际上我们要证明
GG和RNG的复杂度是这个
其实完全可以
从更简化的版本来考虑
也就是所谓的1D case
我们说无论是GG还是RNG
即便在一维的情况下
它们也至少需要O(nlogn)的时间
也会有这么样一个下界
那么怎么来证明这个下界呢
我们的手段依然还是做reduction
那么我们参考的对象
还是常用的惯用的sorting
还记得吗
我们已经用过很多次sorting了
也就是在一条直线上
可以等效的是作为的一系列的点
我们要得到它们的次序
这样的一系列的点
在这样的一个一维的空间中
其实就构成了
一维空间中的GG和RNG的输入
所以它们的转换是直截了当的
现在我们来看一下
GG在一维上是什么样子呢
回忆一下它的定义
或者它的充要条件
任何两个点之间
如果它们的连线
是被GG所采用的话
当且仅当以它们两个端点
构成的直线为直径的那个圆是空的
所以你可以看得到
相邻的两个点之间的那个连边
在一维的情况下
必然会被Gabriel graph所采用
反之 如果两个点之间
还嵌有第三个点
那么它们之间的那个连边
其实也就是这个时候一维那个圆
就不再是空的
所以它也就必然不会被采用
这意味着什么呢
这意味着我们确实可以得到
所有这些输入点之间的
这么样一个排列次序
所有的排列都是按照
它们紧邻的这种规则来确定的
而这个规则不恰好就是
我们所对应的排序的结果吗
其实对于RNG来说
也有类似的性质
请大家在课后
对照我这里的插图自己去验证
对于一维的RNG来说
它所采用的那些边
也必然是
彼此紧邻的那些顶点所贡献的
否则的话就会像这样
出现一个夹在中间的点的话
那么肯定这对应的点
所确定的边
就不会被采用
和Gabriel graph是完全相同
异曲同工的
-Before we start
--html
-Evaluation
--html
-Online Judge
--html
-Lecture notes
--html
-Discussion
--html
-A. History of This Course
--00-A. History of This Course
-B. What's Computational Geometry
--00-B. What's Computational Geometry
-B. What's Computational Geometry--作业
-C. How to Learn CG Better
--00-C. How to Learn CG Better
-C. How to Learn CG Better--作业
-D. Why English
-A. Convexity
-A. Convexity--作业
-B. Extreme Points
-B. Extreme Points--作业
-C. Extreme Edges
-C. Extreme Edges--作业
-D. Incremental Construction
--01-D-01. Decrease and Conquer
--01-D-02. In-Convex-Polygon Test
--01-D-03. Why Not Binary Search
-D. Incremental Construction--作业
-E. Jarvis March
--01-E-06. Lowest-Then-Leftmost
-E. Jarvis March--作业
-F. Lower Bound
--01-F-02. CAO Chong's Methodology
-F. Lower Bound--作业
-G. Graham Scan: Algorithm
-G. Graham Scan: Algorithm--作业
-H. Graham Scan: Example
-H. Graham Scan: Example--作业
-I. Graham Scan: Correctness
-I. Graham Scan: Correctness--作业
-J. Graham Scan: Analysis
-J. Graham Scan: Analysis--作业
-K. Divide-And-Conquer (1)
-K. Divide-And-Conquer (1)--作业
-L. Divide-And-Conquer (2)
--01-L-03. Topmost + Bottommost ?
--01-L-07. More Considerations
-L. Divide-And-Conquer (2)--作业
-M. Wrap-Up
-0. Introduction
-0. Introduction--作业
-A. Preliminary
-A. Preliminary--作业
-B. Interval Intersection Detection
-B. Interval Intersection Detection--作业
-C. Segment Intersection Reporting
-C. Segment Intersection Reporting--作业
-D. BO Algorithm: Strategy
--02-D-01. Proximity & Separability
--02-D-02. Comparability & Ordering
-D. BO Algorithm: Strategy--作业
-E. BO Algorithm: Implementation
--02-E-03. Events & Operations
-E. BO Algorithm: Implementation--作业
-F. BO Algorithm: Analysis
--02-F-04. Complexity of Event Queue
--02-F-05. Complexity of Status Structure
-F. BO Algorithm: Analysis--作业
-G. Convex Polygon Intersection Detection
--02-G-01. Problem Specification
--02-G-02. Monotone Partitioning
--02-G-04. Decrease-And-Conquer
-G. Convex Polygon Intersection Detection--作业
-H. Edge Chasing
--02-H-01. Eliminating Sickles
-H. Edge Chasing--作业
-I. Plane Sweeping
-I. Plane Sweeping--作业
-J. Halfplane Intersection Construction
-J. Halfplane Intersection Construction--作业
-0. Methodology
-0. Methodology--作业
-A. Art Gallery Problem
--03-A-02. Lower & Upper Bounds
--03-A-04. Approximation & Classification
-A. Art Gallery Problem--作业
-B. Art Gallery Theorem
--03-B-01. Necessity of floor(n/3)
--03-B-02. Sufficiency by Fan Decomposition
-B. Art Gallery Theorem--作业
-C. Fisk's Proof
--03-C-04. Pigeon-Hole Principle
-C. Fisk's Proof--作业
-D. Orthogonal Polygons
--03-D-01. Necessity of floor(n/4)
--03-D-02. Sufficiency by Convex Quadrilateralization
-D. Orthogonal Polygons--作业
-E. Triangulation
-E. Triangulation--作业
-F. Triangulating Monotone Polygons
--03-F-02. Monotonicity Testing
--03-F-04. Stack-Chain Consistency
-F. Triangulating Monotone Polygons--作业
-G. Monotone Decomposition
-G. Monotone Decomposition--作业
-I. Tetrahedralization
--03-I-01. Polyhedron Decomposition
--03-I-02. Schonhardt's Polyhedron
-I. Tetrahedralization--作业
-A. Introduction
--04-A-02. Dining Halls on Campus
--04-A-03. More Analogies & Applications
-A. Introduction--作业
-B. Terminologies
--04-B-02. Intersecting Halfspaces
--04-B-04. Planar Voronoi Diagram
-B. Terminologies--作业
-C. Properties
--04-C-03. Nearest = Concyclic
--04-C-04. Number of Nearest Sites = Degree
-C. Properties--作业
-D. Complexity
-D. Complexity--作业
-E. Representation
-E. Representation--作业
-F. DCEL
-F. DCEL--作业
-G. Hardness
--04-G-03. Voronoi Diagram In General Position
-G. Hardness--作业
-H. Sorted Sets
--04-H-01. Convex Hull Made Easier
--04-H-02. Convex Hull As A Combinatorial Structure
--04-H-03. Voronoi Diagram As A Geometric Structure
-H. Sorted Sets--作业
-I. VD_sorted
--04-I-06. Sorting Not Made Easier
-I. VD_sorted--作业
-J. Naive Construction
-J. Naive Construction--作业
-K. Incremental Construction
-K. Incremental Construction--作业
-L. Divide-And-Conquer
--04-L-09. Intersecting with Cells
-L. Divide-And-Conquer--作业
-M. Plane-Sweep
--04-M-09. Circle Event: What, When & Where
-M. Plane-Sweep--作业
-A. Point Set Triangulation
-A. Point Set Triangulation--作业
-B. Delaunay Triangulation
-B. Delaunay Triangulation--作业
-C. Properties
-C. Properties--作业
-D. Proximity Graph
--05-D-02. Relative Neighborhood Graph
-D. Proximity Graph--作业
-E. Euclidean Minimum Spanning Tree
-E. Euclidean Minimum Spanning Tree--作业
-F. Euclidean Traveling Salesman Problem
-G. Minimum Weighted Triangulation
-G. Minimum Weighted Triangulation--作业
-H. Construction
--05-H-03. Maximizing The Minimum Angle
--05-H-04. Evolution By Edge Flipping
-H. Construction--作业
-I. RIC With Example
-I. RIC With Example--作业
-J. Randomized Incremental Construction
--05-J-01. Recursive Implementation
--05-J-02. Iterative Implementation
-J. Randomized Incremental Construction--作业
-K. RIC Analysis
--05-K-04. Types Of Edge Change
--05-K-05. Number Of Edge Changes
--05-K-07. Number Of Rebucketings
--05-K-08. Probability For Rebucketing
--05-K-10. Further Consideration
-0. Online/Offline Algorithms
--06-0. Online/Offline Algorithms
-0. Online/Offline Algorithms--作业
-A. Introduction
--06-A-03. Assumptions For Clarity
--06-A-05. Performance Measurements
-A. Introduction--作业
-B. Slab Method
--06-B-02. Ordering Trapezoids
-B. Slab Method--作业
-C. Persistence
--06-C-01. Ephemeral Structure
--06-C-02. Persistent Structure
-C. Persistence--作业
-D. Path Copying
--06-D-03. Storage Optimization
-D. Path Copying--作业
-E. Node Copying
-E. Node Copying--作业
-F. Limited Node Copying
-G. Kirkpatrick Structure
--06-G-01. Optimal And Simpler
--06-G-06. The More The Better
--06-G-07. The Fewer The Better
--06-G-09. Existence Of Independent Subset
--06-G-10. Construction Of Independent Subset
-G. Kirkpatrick Structure--作业
-H. Trapezoidal Map
--06-H-03. Properties & Complexity
--06-H-04. Search Structure: Example
--06-H-05. Search Structure: Nodes
--06-H-06. Search Structure: Performance
-H. Trapezoidal Map--作业
-I. Constructing Trapezoidal Map
--06-I-04. Case 1: Two Endpoints
--06-I-05. Case 2: One Endpoint
--06-I-06. Case 3: No Endpoints
-J. Performance Of Trapezoidal Map
--06-J-03. Number Of Ray Trimmed
--06-J-04. Number Of Trapezoidals Created (1)
--06-J-05. Number Of Trapezoidals Created (2)
--06-J-06. Time For Point Location
--06-J-07. Size Of Search Structure
--06-J-08. Fixed Query Point + Randomly Created Maps
--06-J-10. Probability Of Enclosing Trapezoid Changed
-A. Range Query
--07-A-01. 1-Dimensional Range Query
-A. Range Query--作业
-B. BBST
--07-B-02. Lowest Common Ancestor
-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
-C. Interval Tree: Construction
-C. Interval Tree: Construction--作业
-D. Interval Tree: Query
-D. Interval Tree: Query--作业
-E. Stabbing With A Segment
--08-E-03. Query Algorithm (1)
--08-E-04. Query Algorithm (2)
-F. Grounded Range Query
--08-F-03. 1D-GRQ Using Range Tree
--08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan
-G. 1D-GRQ Using Heap
-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
-H. Priority Search Tree
--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
--08-J-02. Elementary Interval
--08-J-06. Solving Stabbing Query
--08-J-11. Constructing A Segment Tree
--08-J-12. Inserting A Segment (1)
--08-J-13. Inserting A Segment (2)
--08-J-14. Inserting A Segment (3)
-K. Vertical Segment Stabbing Query