当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > A. Introduction > 06-A-05. Performance Measurements
作为一个算法问题
point location的所有解决方案
自然也有好坏之分
优劣之别
所以我们需要首先来
定义一下
约定一下
我们将通过哪些方面
从哪些角度来考评一个point location的算法
我们说大致有这么四个方面
首先是预处理
刚才我们讲到了
我们的输入不是一次性
一股脑的给定的
而是首先给了你一大批
随后再给一些更多的查询的点
所以对于事先给定的这些数据
我们必须对它做预处理
当然预处理的目标
就是将它转化为某种具体的
数据结构
而利用这种数据结构
我们才有可能
在后续的查询中
得到收获也就是使得它更快
当然相应的既然是一个数据结构
那么它就需要占用存储空间
好在在这方面
我们并不是特别在意
虽然待会我们会看到
我们有可能会从理论上
将这个做优化
但是实际上这个方法非常的复杂
我们甚至建议你不见得
去优先考虑这件事情
当然我们最最重要
至关重要最最关心的是
我们最终那些查询的效率
因为无论如何
我们的预处理只需要做一次
但是我们的查询需要做
反复的做千次 万次甚至是百万次
所以它的响应的速度
是评价一个point location算法中
最最核心的一个指标
我们待会会看到
我们很希望使它达到
我们所说的极限lower bound
那么这个lower bound是什么呢
我们说这个lower bound
是Ω(logn)
也就是说
由n张face所构成的一个subdivision
如果我们要在其中经过了预处理之后
来做point location
这样的一个query
每一次query
我们都希望它能够
在Ω(logn)时间内
足以完成
当然我们这里说的下界的意思是说
你也只能指望这个
因为如果你能够
在严格的少于Ω(logn)的时间内来做这件事的话
你很容易把一个
类似比如说排序的问题归结到它
从而得到一个比O(nlogn)还要快的排序算法
而我们讲过
在一般的计算模型
在一般的假设下这是不可能的
所以既然如此
这也是我们最好的
可能期望的一个结果
果然如此
在我们接下来
要介绍的算法里头
最优的算法确实就能达到这样的效果
稍候我们就可以看到
那么第四个指标
就是在有些时候
我们的这个环境
我们的subdivision背景
有可能会有变化
比如如果是北京这个城市的话
那么它的街道
虽然不是天天在变
但是每隔一个月
两个月 半年或多多少少的会有变化
所以在这个时候
我们也许应该考量
就是如何对这样的一个结构
现有的预处理完的那个结构
来做更新
为此
我们需要花费多少时间成本
当然
这样的情况
因为刚才我们讲到了
在实际应用中
往往发生的频率不是那么高
所以我们有的时候
也不是把它作为我们最优先考虑的问题
只有在你确实觉得这个有必要的时候
才来考虑
我们说在大部分情况下
确实如此
理由跟刚才是一样的
因为你其实一般情况下
可以不惜成本
我们的processing
往往只是一次性的
做一次就够了
对于这样的事情
你没有必要去过分的去讲究
就像编程一样
我们称这个为过度编程
在这里头
也许某种意义上讲
叫做过度研究
无论如何
我们归纳起来
无非就是这样的四个方面
不要忘了
我们核心的核心是
query time
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-0. Online/Offline Algorithms
--06-0. Online/Offline Algorithms
-0. Online/Offline Algorithms--作业
-A. Introduction
--06-A-03. Assumptions For Clarity
--06-A-05. Performance Measurements
-A. Introduction--作业
-B. Slab Method
--06-B-02. Ordering Trapezoids
-B. Slab Method--作业
-C. Persistence
--06-C-01. Ephemeral Structure
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-C. Persistence--作业
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-D. Path Copying--作业
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-E. Node Copying--作业
-F. Limited Node Copying
-G. Kirkpatrick Structure
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--06-G-06. The More The Better
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--06-G-10. Construction Of Independent Subset
-G. Kirkpatrick Structure--作业
-H. Trapezoidal Map
--06-H-03. Properties & Complexity
--06-H-04. Search Structure: Example
--06-H-05. Search Structure: Nodes
--06-H-06. Search Structure: Performance
-H. Trapezoidal Map--作业
-I. Constructing Trapezoidal Map
--06-I-04. Case 1: Two Endpoints
--06-I-05. Case 2: One Endpoint
--06-I-06. Case 3: No Endpoints
-J. Performance Of Trapezoidal Map
--06-J-03. Number Of Ray Trimmed
--06-J-04. Number Of Trapezoidals Created (1)
--06-J-05. Number Of Trapezoidals Created (2)
--06-J-06. Time For Point Location
--06-J-07. Size Of Search Structure
--06-J-08. Fixed Query Point + Randomly Created Maps
--06-J-10. Probability Of Enclosing Trapezoid Changed
-A. Range Query
--07-A-01. 1-Dimensional Range Query
-A. Range Query--作业
-B. BBST
--07-B-02. Lowest Common Ancestor
-B. BBST--作业
-C. kd-Tree: Structure
-C. kd-Tree: Structure--作业
-D. kd-Tree: Algorithm
-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)
--08-E-04. Query Algorithm (2)
-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
-I. 2D-GRQ Using PST
-I. 2D-GRQ Using PST--作业
-J. Segment Tree
--08-J-01. General Windowing Query
--08-J-02. Elementary Interval
--08-J-06. Solving Stabbing Query
--08-J-11. Constructing A Segment Tree
--08-J-12. Inserting A Segment (1)
--08-J-13. Inserting A Segment (2)
--08-J-14. Inserting A Segment (3)
-K. Vertical Segment Stabbing Query