当前课程知识点:计算几何 > 05. Delaunay Triangulation > K. RIC Analysis > 05-K-07. Number Of Rebucketings
好 在分析完了边的变化量之后
还有一部分我们需要分析
你应该还记得
是什么呢
就是在这个算法中
引起复杂度的
另一个重要的方面rebucketing
那么如何才能够准确的度量出
这种rebucketing操作的次数呢
我想直观的方法
可能是这样的
也就是说
我们去考察每一步迭代
然后算一下
在每一步迭代
大概平均要做多少次Rebucketing
然后呢
再把它们加起来
这固然是一个方法
但是我们说
至少据我所知
据我所尝试的结果
这个方法不容易行得通
我们不妨转换一个角度
这也是我们在算法设计过程中
和算法设计过程中
经常用到的一个技巧
也就是变换视角
来看待同样一个东西
你或许就会有
惊异的 惊喜的发现
这里我们就按照
刚才所说的那个思路
来做一次尝试
我们不妨将目光锁定在
整个点集中的某一个特定的点上
我们来考察一下
在整个算法的执行过程中
这个点从期望的角度讲
会参与rebucketing多少次
这里我们也同样给出一个声明
这个结果同样会让你感到欣喜
因为它说刚才那个数字
从期望的意义上讲
不过是几乎常数的logn
为什么是这样呢
我们这里同样要用backward analysis
同样是过去完成时
我们考察
在整个算法的
执行过程中的任何一个时刻
你随意的叫停
然后站在当时的那个时刻
反观刚刚过去的那样一个
最后的一次迭代
刚刚过去的这最后一步迭代
需要花费多少时间呢
这是我们所需要的回答的问题
如果我们能回答这个问题
把所有的这种的期望累加起来
就得到了这个声明中所指的
那样一个指标
一般的我们不妨设
这个点是第i个点
换句话说截止到它
我们在此前已经插入了i个点
当然剩下的还有n-i个点待插入
那么我们知道
在最后的这第i步迭代中
确实我们有可能会引起
一系列的rebucketing操作
那么不要忘了
凡是已经插入的
这前i个点
我们都是不用关心了的
所以它们也不可能参加rebucketing
需要参加rebucketing的点呢
无非是剩下的那n-i个点
那么这里我们也给出一个声明
这个声明说
在剩下的n-i个点中
每一个点从期望的意义上讲
从概率的意义上讲
都有3/i的概率
会在刚刚过去的最后那次迭代中
参与了rebucketing
它们所归属的那个三角形
以及相应的bucket有了变化
那么这个概率
为何恰巧是3/i呢
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