当前课程知识点:计算几何 > 05. Delaunay Triangulation > E. Euclidean Minimum Spanning Tree > 05-E-02. Construction
那么最核心的问题
当然是怎么来构造一棵
欧氏的最小自生树
这里有一些基本的性质
我想我们这里就不再重复了
只是把它列举一下
也就是说
按照刚才那个定义
所能连接n个欧氏平面上的点的
这样的一个结构
必然恰好只会采用n-1条边
而且相应的它是连通的
所以它必然是一棵树
那么我们会发现
鉴于这个问题的这样的一些特点
我们以往所熟知的一些算法
在这里可能会不再适用
比如Kruskal算法
还记得这个算法吗
首先它要对所有的边按权重
来做一个presorting
这一点很重要
因为我们知道
在一般情况下
只是难逃O(eloge)这个复杂度的
这里e就是边的数目
而我们知道
对于这样的稠密图来说
e实际上就是n^2
所以它的复杂度会达到n^2logn
虽然我们还不知道底线在哪儿
但是我们至少会有理由怀疑
这个是不是过高了
再来看看其它的解法
比如说Prim算法
在Prim算法中
我们可以通过多叉堆
对它进行优化
而且这个多叉堆的分叉数
根据那个优化的原则
你应该还记得
这个优化的所选用的那个叉数
应该正好和这个图中
所有顶点的平均度数同阶
在这里其实就是n
所以我们确切地讲
这里采用的多叉堆是n叉堆
好 我们知道
如果你是这么样
去使用一个多叉堆的话
那么Prim算法的复杂度
可以很自然的
自身硬的降下来
达到它在这个意义上讲的最优
但是很遗憾
这个最优也依然需要n^2
所以我们看到
无论是我们此前的Kruskal
或者是Prim这种经典的算法
对于这个问题来说
都是不够用的
都显得力不从心
根本原因就在于我们刚才说的
它已经是一个稠密图了
那么有什么诀窍吗
我们会发现
其实这里貌似增加了很多条件
但是我们并不是失去了所有的东西
我们其实还得到了一样
非常强的条件 什么呢
就是欧氏距离这个条件
在欧氏距离下
很多性质都是会满足的
比如三角不等式
所以在这种情况下
我们在理论上讲
是有可能得到更快的算法的
我们下面就来看这么一个解法
而这个解法非常有趣
就是基于我们刚刚介绍过的
Delaunay triangulation
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