当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > A. Introduction > 06-A-02. Point Location
我们笼统地
把在我们刚才的那些应用中
所需要进行查询
如果你现在还不太懂这个词
但是你知道这个意思
我们需要查询的这样一个背景
我们笼统的称之为subdivision
我们可以称之为子区域剖分
subdivision
那么什么是一个subdivision
这里我们就给出了一个
subdivision的实例
所谓的一个subdivision
都是相对于一个空间而言的
比如说整个平面
那么我们假想在这个平面上
有一系列的直线 线段
它们首尾可能会有相连
也可能会连成一个环
也可能会有分支
总而言之
至少它们不要在内部相交
准确的讲
我们认为它是一个平面上的
这么样一个结构
OK 一旦有了这样一个结构以后
我们就知道
自然而然的就会把整个平面
剖分成一个一个一个一个若干个
我们以前已经学过
叫做面片face
就像Voronoi图
或Delaunay triangulation那样
那么当然大部分的面都是封闭的
或者叫做有界的
我们称之为bounded
但是正如我们前面多次用到的抽屉原理
所指出的那样
作为整个这个区间
这个空间既然是无界的
那么我们分出来这个单元的数目
也就是鸽子笼子数是有限的
必然其中至少有一个笼子里头
会包含无数个鸽子
也就是说至少有一张face是无界的
那么一般来说
我们认为这张无界的
本身就是一个整体
这张face包含了所有的无穷远点
所以我们也称之为outer face
外面的这张面
有了这么样一个模型以后
我们大部分的点定位问题
就可以简化
或者抽象为这样一个形式
具体来说
也就是在我们给定的这么一个
subdivision之后
我们可能会反复的
在这个平面上
在这个空间里指定一个
一个一个的点
而每当你指定其中的一个点之后
你都要迅速的报告给我
究竟是刚才那个点落在这张face里头
抑或是这张face
或者这张face
或者这张face
准确的报告给我
所以你应该回忆起来
我们刚才想到的
所谓的online algorithm 特点
这种在线的算法的特点
在这里体现是再准确不过了
我们刚才讲过
online algorithm
它处理的是这样一类问题
它的输入不是一股脑的给你的
而是分批给的
我们这里可以看到
首先我们获得了
这个数据的相当大的一部分
什么呢
就是这个作为背景的subdivision
这是开始给你的
相对固定的
甚至你可以认为是一层不变的
接下来
更多的输入是
持续的不断的而来的
它们的本身规模都不大
但是它们的数量极其庞大
那么规模不大
就表现为
那一个无非就是一个坐标x y
或者是经纬度
一个GPS的位置
但是这样的查询非常之多
以至于你不得不专门坐下来
研究高效的算法
这种应用的实例
你应该非常容易想像得到
就是你现在
每个人手上拿的那个手机
能够持续不断的
确定自己的GPS位置在哪
你有没有想过
如果是相对一个道路
或者说设施相对固定的一个城市
其中所有的居民在任何时候
其实都有可能在这或者在那
或者在这或者在这
要求做这么一次查询
而这难道不正式我们这里所讲的
point location这个问题
在做了这样一个简化之后
你可能会多少有些担心
担心什么
这个问题的输入本身
也可能只是这些face
可是你现在讲它抽象和简化成了
这样一系列的线段
如此确实每一张face都有可能会
导致有更多条边
很多条边出现
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-A. Range Query
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-A. Range Query--作业
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-B. BBST--作业
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-C. kd-Tree: Structure--作业
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-F. Range Tree: Structure--作业
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-G. Range Tree: Query--作业
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-H. Range Tree: Performance--作业
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-A. Orthogonal Windowing Query
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-C. Interval Tree: Construction--作业
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-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
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-H. Priority Search Tree--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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-K. Vertical Segment Stabbing Query