当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > J. Performance Of Trapezoidal Map > 06-J-04. Number Of Trapezoidals Created (1)
我们现在就来证明
刚才的那个猜测
我们首先把它声明出来
也就是说从期望的意义上来看
我们每一次迭代过程中
所生成的梯形
每一剪子下去所掉下来的头发渣子
其实都是常数
当然这种的数学期望
这个expectation
其实是相对于所有的那些线段
排列的次序
也就是它们的插入次序而言的
在这个意义上讲
来进行的平均
我们的证明方法
依然是我们此前已经多次使用的
后项分析
还记得吗
我们来套用一下
我们假设第i条线段已经插入
或者准确的讲刚刚插入
我们并不知道是怎么插入的
我们甚至不知道
谁是最后那个被插入的那条线段
但是我们至少知道
已经有前面的i条线段被插入了
刚刚插入完
我们就站在这个时刻
从过去完成时的角度来倒退一下
在刚刚发生的那一步里
究竟发生了什么
为此我们曾经平均的
花费过多少时间
正如刚才我所说的
我们这个时候
其实并不知道s_i究竟是谁
其实我们也不关心它是谁
我们要知道
只是这样一个平凡的结论
也就是说在此前
已经被插入的那i条线段中
每一条线段都有均等的概率
作为刚才最后一步
第i个被插入了那条线段
因此我们不妨来定义
这么样一个函数
这个函数有两个变量
一个就是某一个梯形
另一个也就是某一条线段
这个函数取值非零及1
什么时候取1呢
我们来看一下
也就是这条s线段的插入
引发了这个梯形的生成
请注意是恰由这条线段的插入
导致这个梯形的生成
前者是后者的因
后者是前者的果
如果这样的话
那么我们就将这个函数设为1
它的取值是1
否则的话呢
否则的话就是说
这个Δ梯形
它的生成是与这条线段s
没有关系的
或者更准确的讲它的生成
是由于其他的线段的插入
而导致的一个结果
和s没有关系
我们不难理解
我们在这里要估计的
这样一个梯形生成数目的数学期望值
自然也就应该等于
对于所有的线段而言它们的插入
分别导致的生成的梯形的总数的和
在去做一个平均
这个等号不难理解
然而很遗憾
这个等号虽然是成立的
但是这个求和号
尤其是这两个嵌套形式的求和号
并不容易直接得到结果
那么我们知道求和号在某些时候
是可以做一个交换的
什么情况下求和号之间
可以做这么样一个exchange
也不难理解
只要求和的两个下标变量
使彼此无关的就可以
我们看到这里确实彼此是无关的
s也好 Δ也罢
两者之间实际上是互相独立的
所以正因为如此
我们就可以在这个地方
将这两个求和号的次序颠倒过来
从而得到这样一个求和号
请注意经过了这样一个颠倒
正如我们刚才所言
这两个等式依然是彼此相等的
但是这种交换
却对我们的计算的难易程度来说
有本质的区别
因为在悄然之中我们会发现后者
后一个等式更容易计算
难道不是吗
我们首先要将目光盯住
这个嵌套在内部的
这个求和号
这个求和号的语义是什么呢
这个语义是
如果我们固定住
一个梯形Δ
我们只锁定它 只关注它
那么我们现在反观
已经插入的那些线段中的每一条s
其中哪一条s的插入
会导致这个Δ的生成
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