当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > B. Slab Method > 06-B-08. Worst Case
让我们来看
这样一个具体的实例
这个实例也是我们所能构造出来
最坏的例子
这个例子也非常的简单
我们确实有以这个
六条线段为代表的
n条线段
不妨假设它们的长度都相等
而且都是沿着水平方向
彼此平行的
接下来按照这里的图式
我们将它们的逐一的向右
做一个错位
构成大概这么样一个形状
如果我们有一个subdivision
是大致这样的话
那么试想一下
经过了条带那样的剖分之后
情况也自然的就应该是这样的
难道不是
我们要经过每一个端点
都发射出一条垂直的直线
对这个空间进行剖分
n条线段
自然有2n个端点
相应的也就应该有2n条
垂直的切割线
实际上在这里
有一个非常有意思的问题
我不知道你注意到了没有
我们刚刚论证过
从最坏的情况来看
经过slab decomposition以后
所有的梯形累计起来的空间复杂度
可能会多达O(n^2)
另一方面
我们刚刚有介绍过扫描线算法
你应该记得结论
我们可以在O(nlogn)的时间内
就构造出这样的一个条带分割的结果
包括其中所有的梯形
那么问题来了
我们只花了这么多时间
为什么能够得到多达O(n^2)的输出
这貌似是一个悖论
因为即便你是直接知道这些输出
你把它一个一个的存下来
也至少应该需要O(n^2)的时间
可是我们为什么刚才又说
我们可以只需要花费O(nlogn)的时间呢
这个问题留给你在课后
自己来研究和琢磨
然而如果我们来清点一下
其中梯形的数目
就会发现情况不是很妙
首先是最左侧的这个条带
我们会发现其中有一个梯形构成
我们再来看第2个条带
可以发现它是由两个梯形所构成
第三个由3个
第四个由4个以及5个 6个和7个
do re mi fa so la si
接下来貌似情况有好转
会变成6个
5个 4个 3个 2个和最终
又回到1个
这样的一个例子
已经足以说明问题了
这里最重要的一条是
我们观察到
至少在前面的一半slab中
所包含的梯形是沿着这个方向
按照算法奇数递增的
请注意
算数奇数是在算法理论中
非常忌讳的一个奇数
因为它往往就意味着
低效率 高复杂度
如果我们将所有的梯形数目累计起来的话
不难证明
其实就是O(n^2)
O(n^2)
从空间的效率来说
这是非常非常低下的一个效率
也正因为这个原因
我们接下来才要
继续对这个算法进行改进
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