当前课程知识点:计算几何 > 05. Delaunay Triangulation > E. Euclidean Minimum Spanning Tree > 05-E-01. Definition
好 我们再来看一个
具体的实例
说明如何通过
Delaunay triangulation
快速的计算其它的几何结构
比如EMST
MST你应该比较熟悉
minimum spanning tree
最小自生树
或者叫最小生成树
这个你在本科的算法
或数据结构课程中
应该肯定学过
那么在这里我们多了一个E
这个E意味着什么呢
我们来从头说起
这里所谓的E
Euclidean就是指欧氏的空间
或者一般而言是指欧氏的平面
也就是说
我们原来所处理的
minimum spanning tree的问题
是抽象的一系列的点
可能是一系列的城市
可能是一系列的电路器件
可能是一系列的网络结点
诸如此类的
而在这里呢言下之意
它们都必须来自于
某一个欧氏的平面空间
所以相应的
任何两个点之间的权重
也就是它们之间的欧氏的距离
所以你可以想象得到
我们这里所说的
这个欧氏的最小自生树问题
就是在这样的距离意义下
所构造的那棵能够连接所有的点
同时所使用的
或者所需要的权重
累计达到最小的
那样一棵自生树
就像这里这棵这样
我们给了一系列的点
但是我们需要
将它们适当的方式联系起来
而且使得这个连接的成本
达到欧氏意义上的最小
那么你也可以看出来
这里实际上给出的并不是一个显式的图
而是隐式的图
也就是说所有点对之间的距离
都是通过欧氏距离隐式的给出的
任何两个点之间
都有这么样一个隐式的距离
所以我们的计算的输入
是一幅完全图complete graph
你也可以感受得到
这样的话我们的计算的难度
会略微增加
为什么呢
因为这个完全图
实际上从稠密性来讲
是达到极致的那个图
需要考虑的条件很多
但是反过来你也可能会想一想
或许这里头会有一些便利之处
因为毕竟欧氏距离
是会有很多
与其它的距离不同的性质
比如待会我们要讲到的
某几种性质
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-A. Range Query
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-A. Range Query--作业
-B. BBST
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-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
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-C. Interval Tree: Construction--作业
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-D. Interval Tree: Query--作业
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-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
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--08-H-03. Sibling Partitioning
-H. Priority Search Tree--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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--08-J-01. General Windowing Query
--08-J-02. Elementary Interval
--08-J-06. Solving Stabbing Query
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-K. Vertical Segment Stabbing Query