当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > J. Performance Of Trapezoidal Map > 06-J-01. Randomization
刚才我们所介绍的算法
实际上准确的讲只是
incremental construction
而并没有任何意义上的
randomization
所以从何谈起
是randomized incremental construction
我们现在就来回答这个问题
也就是说
我们可以把刚才那个算法
改成一个randomization的版本
这样的话
相应的也可以使得它的性能
从随机的意义上讲会变得很好
我们来看一下这里所谓的随机
其实只有一个地方可以随机
什么地方呢
我想你已经看出来了
没错也就是这些线段的插入次序
我们刚才所介绍的那个算法
会给我们一个错觉
貌似这些插入的线段
它们的插入次序都是先天注定的
是固定的是确定的
然而实际并不然
这中间有很多文章可做
奥妙也就在其中
我们这里采用的一个简单的策略
就是假想你是再处理之前
对这些线段
已经就像你在玩扑克牌之前
洗牌一样
把它的全部洗乱的
洗的越乱越好
越随机越好
接下来我们按照这种随机的次序
来进行插入
所以这个算法
每一次执行的过程
有可能是不一样
甚至很不一样的
那么它计算的结果呢
我们想我们所得到的结果
无非两种
一个就是抽象的
只是在构造中有用
最后并没有实际作用的梯形图
我们说这个梯形图
就像电影院中的入座一样
虽然观众来的次序可能不同
但是只要大家都守规矩
都是对号入座的话
那么它必然是确定的唯一的
和你谁先到电影院
和谁后到没有任何关系
但是search structure却不是这样
你能看出来吗
是的在这样的一个过程中
其实每一步的插入
都有可能会导致search structure不同
比如作为一个极端的例子
我们就可以来考虑一下
这个structure的根
这个根是谁呢
这个根实际上只取决于
你第一个插入的那条线段
所以具体谁作为第一个插入
首先就会在最高的层次上
影响整个这个机构的拓扑关系
更不用说后面的那些线段了
如果它们总体的加在一起
这种随机的变化情况
是相当相当多的
那么好消息是
所有这些情况的平均值
或者说在很大的概率上的性能
居然是相当好的
从期望的意义上讲
可以达到最好的查询时间O(logn)
而这个性能
是足以与我们此前所介绍的
那一系列非常复杂
非常玄妙的算法相匹敌的
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