当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > B. Slab Method > 06-B-01. Slab Decomposition
现在我们就来讨论point location
这个问题的第一个算法
万事开头难
我们的思路从哪来
不要忘了
我们此前教给你的
算法设计中的常用的那几招
在这里
我们首先用到的slab method
可以看到
它就是通过做decomposition来分解的
你还记得
我们算法策略里头有一条
没错叫做decrease and conquer
减而治之
你应该还记得
我们说的减而治之和
divide and conquer
分而治之是有区别的
分而治之要把问题拆分成两个或多个
然后齐头并进的
继续求解
而减而治之
在将问题做过剖分之后
我们只需要将注意力集中到其中的一个
然后再继续下去就可以了
在这里我们采用的其实就是
decrease and conquer策略
我们要将整个point location的问题
通过slab decomposition聚焦
并且不断的聚焦到一个局部
一个局部更小的局部
直到它足够小
我们来看一下
这个具体的思路
首先就是这么样一个分解
我们说刚才提到过
所有的subdivision
其实都可以简化成
这样的一系列的线段
它们彼此连接
构成整体的我们输入的带查询的数据背景
我们说这本身是变化多端的
为此我们首先来做这样一种分割
也就是
我们要从每一个点出发
无论是它还是它
沿着垂直方向做一条垂线
请记住
这是一条直线
所以上通天
下入地
一直到无穷远
如果我们在每一个点
都做这样的一系列的
直线引入的话
那么所有引入的这些直线
确实就会像这里所图式的这样
把整个平面分割成
一条一条的
就像家里做装修的时候的木材地板一样
每一个板
每一块这样狭长的这种板
就称之为一个slab
那么把整个空间分解成这样的一个动作
也自然的就称为slab decomposition
我们已经对这个输入做了划分
那么这种划分
对我们的查找
对我们的point location
有什么帮助
实际上在将空间划分成这样的
一系列的slab之后
我们的任务还没有完全完成
其实这样的一个划分
所引入的在微观上的一个副作用
是这样的
我们可以看到
每一个slab
也都会因此
由于被此前原始数据中的
某些线段切割
从而造成它们会进一步的分解为
这样的一系列的隔断
你可以看得到
这里头的每一段都是一个梯形
为什么是梯形
这是偶然吗
我们说刚才看到的那样的现象
也就是每一个slab
都可以进而分解为
一系列的梯形这样的一个现象
并不是偶然
既然我们在这里引入的直线
是对每一个点
都要做的
所以反过来
相对于每一条slab来说
原始输入中的每一条线段
都会完整的跨越它
我们说不会出现这么一种情况
也就是有某一条线段
既和某一个slab相交
但是又会停留
驻足在它的内部
以至于把它的一个end point
落在其中
我们说这是不可能的
否则的话
经过那条end point的那条直线
应该会把这条slab
分成更细的
至少两个
那么既然如此的话
所以每一条线段
都会完整的穿过某一个slab
或者完整的穿过
或者压根就和它不交
这样的话
我们确实可以证明
刚才所看到的那个现象
是必然的
而不是偶然
这样每一个slab
都可以从上到下
分解为一系列的梯形
而实际上更好的性质
还不止这个
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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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-E. kd-Tree: Performance--作业
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-F. Range Tree: Structure--作业
-G. Range Tree: Query
-G. Range Tree: Query--作业
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-H. Range Tree: Performance--作业
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-A. Orthogonal Windowing Query
-A. Orthogonal Windowing Query--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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--08-J-01. General Windowing Query
--08-J-02. Elementary Interval
--08-J-06. Solving Stabbing Query
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-K. Vertical Segment Stabbing Query