当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > A. Introduction > 06-A-01. Where Am I
我们的第一个问题
就是所谓的点定位问题
point location
什么是点定位问题
你应该知道
哲学家经常问的一个问题就是
我是谁或者说谁是我
有的哲学家甚至会问
我从哪儿来
我要到哪儿去
那么计算几何学家或许对这些问题
已经想的很清楚了
或许觉得这些问题都不是问题
那么计算几何学家所关心的实质问题就是
我在哪儿
其实这个问题确实更加的实用
某种意义上讲
现代社会的人每时每刻都离不开这件事
如果你用电脑
你就会知道
我们大部分的电脑都是这种
基于窗口的形式
每天你在使用电脑的时候
你在持续不断做这件事是干嘛
就是用你的鼠标在这里或者那里
戳戳点点
而你是不是想过这个问题
在你每一次
在某一个位置点下之后
操作系统所做出的相应的反映
是如何做出来的
可以想像得到
第一件事就是要确定
你到底点中的是这个窗口
还是这个窗口
所以这就是点定位
当然如果现在你考虑到手持设备
遍地都是的话
那么这个现象就更好理解了
想像一下
在你的手机上
每当你拨出一个电话号码
或者在手机上面的一个掌上游戏中
去戳戳点点
你可能现在已经习以为常了
因为你的手机都会做出相应的反映
但是同样有这个问题
你有没有想过
它是基于什么来做出这种反映
同样你可以想像到
首先的第一个问题就是
它要确定
你到底点的是这个按纽
还是这个按纽
你到底点的是这个区域
还是这个区域
或者这个物体还是那个物体
所有这些归结到一起
都是计算几何中归纳的根本问题
点定位
你要明确
这个从物理上
不过是一个简单的一个坐标的一个东西
在语义上在一个特定的场景里
它到底意味着是什么
这种意味的是什么
其实是比较复杂的
取决于你具体的应用
我们说在不同的应用中
可能是很不一样的
所以正因为这个原因
这个问题非常的重要
那么这种不同性就在于
比如举一个例子
我们相邻的元素
相邻的区间
在点定位上
有可能意义是完全不同的
所以你并不能很好的来利用这种
所谓的关联性
如果你玩过这种飞镖
你就应该懂得
在这个飞镖的表盘上
相邻的两格之间的分值
或者对于选手来说的那个意义
有可能是完全不同的
有天壤之别
我们的point location这个问题
也是如此
所以简而言之
point location这个问题非常重要
同时我们对它的那个判断
又是需要经过精细 准确的这样的算法
才能够得出正确的结论
那么好
准确的讲point location这个问题
是什么样的
我们有必要
首先对它从形式上来做一个界定
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-G. Kirkpatrick Structure--作业
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-H. Trapezoidal Map--作业
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-J. Performance Of Trapezoidal Map
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--06-J-08. Fixed Query Point + Randomly Created Maps
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-A. Range Query
--07-A-01. 1-Dimensional Range Query
-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
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-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)
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-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
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
-J. Segment Tree
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-K. Vertical Segment Stabbing Query