当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > J. Performance Of Trapezoidal Map > 06-J-02. Expectation
接下来我们就来对刚才所介绍的
这个随机化之后的梯形图算法
做一个性能和复杂度上的界定
需要说明的是
这部分内容
多少会显得有一些晦涩和枯燥
尽管我竭尽所能
希望把所有的部分
都讲的通俗易懂
但是毕竟不是所有的地方
都能够做到这一点的
所以如果你对数学不是很感兴趣
不妨忽略掉接下来的这两节
我们这里首先来考量的是
梯形图的构造算法
本身的时间成本
以及最后构造出来的结果
所占用的空间
正像我们刚才所说的
整个这个算法的过程中
我们是按照一个随机的插入的序列
来逐次的构造的
递增式的构造的
所以所有的时间
复杂度包括空间复杂度
其实都是在随机意义下的
相对而言的一个期望值
为此的话
我们首先要定义出四个指标
第一个指标
是我们最终要估算的时间
也就是说如果我们将整个的构造过程
分别的记作第一步 第二步
以及第三步到第i步
最终到第n步的话
那么我们要来估算出来
在其中任何一个
具有典型意义的第i步
它所需要花费的时间是多少
如果我们回顾刚才的算法
我们就会发现
这个时间无非是两步
第一步
也就是我们需要在现有的
其实就是第i-1个版本的梯形图中
去做一个点定位
我们先要来确定
它所对应的那个梯形到底是谁
如果说这步还只是只读的话
那么接下来的第二步确是要做修改
也就是说正像我们刚才所看到的
会有若干个梯形
甚至很多个梯形
会因为这个新的这条
第i条线段的插入而被生成出来
不难发现
在数量上讲
我们说其实最主要的
既然是这两步
所以渐进的来说
它们加起来
也就是我们最后所需要的
获得的时间
那我们首先将目光注意到
这个值也就是k(i)
我们总共需要构造出多少个梯形呢
相应的我们又为此
要花费多少时间呢
为此我们需要引入新的一个量
也就是这个大写的K
这个量是什么呢
我们可以看到这个量定义为
在第i条线段的插入过程中
因为它的插入
就像我们形象的比喻
如果所有的那些直的
垂直的那些线是光线的话
被它阻挡住
或者说被它裁减掉的那些光线
到底有多少条
我们称之为K(i)
大写的K(i)
和刚才的小写是有区别的
既然如此你大概也能猜得出来
在这个大写的K(i)
和小写的k(i)之间
其实是有紧密的联系的
你或许还记得
在此前我们介绍
梯形图那个具体实例的时候
曾经介绍过
有多少条线被block住
就相应的会有对应的多少个梯形
会生成出来
那么这样的一个关系
准确的是多少
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