当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > I. Constructing Trapezoidal Map > 06-I-01. Initialization
我们接下来就来看一下
这样的一个
基于梯形图模型的search structure
究竟应该如何的构造出来
我们刚才讲过
它是一个随机的构造过程
为什么要采用这样一种
随机的构造过程呢
表面看有更多更简明的方法
比如如果你还记得起
slab decomposition的话
你就会记得
我们当时采用了平面扫描的方法
把所有的slab
所对应的那些梯形的
构成的一棵一棵的树
都可以依次的构造出来
实际上按照平面扫描的策略
我们的确可以将
这里的梯形图
也同样的构造出来
这不在话下
都是问题恰恰在于
我们这里的重点
并不在于这个
辅助性的梯形图
逻辑上这个梯形图
而在于真正有意义的
能够为我们日后的查询服务的
这种search structure
至少就我自己的理解而言
我们平面扫描的那种策略
是不足以
用以构造这样的search structure
所以在这里
我们使用的是这样一种
基于随机的递增式构造的算法
也就是randomized
incremental construction
这个策略
我想我们也不是第一次碰到了
你应该并不陌生
还记得Delaunay triangulation吗
没错在Delaunay triangulation的
构造算法中
我们介绍的就是有这么样一个版本
与所有的RIC算法一样
这里我们首先也要做一个预处理
也就是要初始化这个算法
或者这个结构的最初的状态和版本
从梯形图来看
我们首先要用一个足够大的包围框
将所有这些线段
不管是两条 三条
还是两百条三万条
都容纳与其中
先把它们包围起来
那么在search structure
我们也对于当前这样一个最初的状态
也就是整个这个梯形图
只是一个唯一的梯形
相应的生成
这么样一个简单的不能再简单
search structure
它只有一个terminal node
对应的就是这个我们的bounding box
所对应的那个唯一的提醒
为了接下来讨论的便捷
我们将任何一个线段集
S所对应的梯形图
也就是这个
包括后面要不断的构造那样的一个结构
记作TM(S)
而与之相应的那个search structure
我们就记成SS(S)
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-E. kd-Tree: Performance--作业
-F. Range Tree: Structure
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-F. Range Tree: Structure--作业
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-G. Range Tree: Query--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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