当前课程知识点:计算几何 > 05. Delaunay Triangulation > J. Randomized Incremental Construction > 05-J-02. Iterative Implementation
当然和任何的递归算法一样
我们本质上讲
都可以把它重写为迭代的形式
就像现在这样
在这里我们可以看到
算法的入口名字
也依然是叫做swapTest
不同的在于
我们这里用了一个数据结构
这里我们用的是一个队列 queue
最初的时候呢
它包括这三条边
也就是我们frontier的
最初的组成的那三条边
好 接下来我们做一个不断的循环
只要这个队列还非空
我们就肯定能从中取出一条边
比如说像刚才那个
典型意义上讲的ab这条边
请注意其它的边
并不是不处理
而是因为它们现在还在队列里头
将来是 将来再处理
那么对于当前这个ab来说
跟刚才的一样
我们也要找出
在它翼侧与之相对的那个点x
同样我们也期望
这个x不存在
因为这最省事
但实际上这只是一定的概率
有可能它不是
如果它不是的话
那么我们也需要做相应的处理
也就是要针对于这个新发现的x
相对于前面那三个点的外接圆
我们来做一次inCircle Test
判定一下
它到底是不是在这个圆里
如果同样像刚才说的
那个最坏的情况
而不是像这个else的情况
这当然最好了
但是我们说if是不可能
总是那么好的
如果是真是这种情况的话
我们也是故伎重演
要做一次边翻转
就像现在这样
把那条边翻转为这条边
翻转边了以后呢
同样要记住这个地方
有两个值得嫌疑
需要待查的两条边
我们这里虽然不能递归
但是不要忘了
我们这里有一个队列
它可以把我们需要做的任务
缓存起来
一件一件的帮你整理出来
所以我们要做的事情就是
把这两条待查的边
分别的推送到这个队列中去
通过enqueue
好 所以我们概括一下
无论是递归的版本
还是迭代的版本
这里头我们所用到的基础性的操作
无非就是这样的几种
一个是查找类型的
我们总要找到某一个点
落在哪个三角形内部
第二个呢
我们有一个几何结构上的
一个功能性的操作
也就是我们要把某一个新引入的点
在几何结构上缝合到其中去
使之成为一个完整的
比如在这里来讲
一个新的一个triangulation
一个基础性的一个triangulation
接下来呢
我们要做优化
而这个优化的过程是迭代式的
反复进行的 要多次进行
每一次的基本的动作
无非就是一次flip
我们要把边翻转过来 翻转过来
主要的操作就这三条
好 正如我们接下来
很快就要看到的
我们只要选择适当的
尽管还不见得
是很高级的数据结构
我们就能够保证
所有这三类操作的每一次
都可以在常数时间内
就得以完成
尽管这个常数时间
是从期望的意义角度而言的
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-F. Range Tree: Structure--作业
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-G. Range Tree: Query--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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