当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > J. Performance Of Trapezoidal Map > 06-J-08. Fixed Query Point + Randomly Created Maps
现在我们就来回答
关于梯形图算法分析的
最后一个问题
也是最实质的一个问题
也就是我们最关心的那个
query time
从期望意义上讲是多少
你应该猜的出来
我们的结论自然应该是
O(logn)
其实在刚才
我们分析它的构造算法的时候
我们曾经已经提前的用了这个结论
那么怎么才能够证明它的数学期望
是O(logn)
在这里我们需要变换一个角度
从等效的意义上讲
来看待同样一个问题
否则的话
我们或许会掉入这么样一个陷阱
也就是说
我们会直接了当的去考察
对于任何一个结构而言
随机的各个点
有可能各自需要查询多少时间
然后把所有的那些点
其实无数那么多个点
它们的概率
和它们相应查找的时间或者深度
累计起来叫做平均
我们说这样做从数学上讲
从理论上讲是可以的
但是会相当相当的复杂
我们变换的角度
是反过来我们不妨固定的来考虑
任何的一个点
随机的一个点q
一旦取好了以后
它是固定的
我们知道对于最终的
所构成的那个梯形图来说
对于这个q的查找
确实会给出一个正确的相应的结论
但是我们不妨来考察
这么样一个追溯历史性的问题
任何一张梯形图
都是从这样一个模样开始的
它会随后引入一条线段
像这样
也会再引入一条线段
甚至再引入一条线段
变得越来越细分
那么我们的问题就是问
这样的一个问题
在这样一个梯形图
从粗到细不断的演化的过程中
q这样一个表面看是随机
但是实际上我们已经固定下这个点
它会在这个过程中
有什么样的变化
更准确的讲
它所归属的那个梯形
比如在第一时刻是这个
以及第二个时刻是这个
第三个时刻一直到第四个时刻
所有的这些梯形
它所归属的那个梯形
是如何变化的
我们可以看到
这些梯形其实也就给出了q
在最后的那个梯形图中
被查找的整个的过程和轨迹
难道不是吗
在第一层它的查找的结果
实际上就等效于
是在这里的结果
是一个很粗糙的一个结果
接下来再深入的一步
是这样的一个结果
略微详细一些
再精细一些
一直到最终得到准确的结果
所以在这个过程中
我们为了查找这个q
平均而言需要多少时间
需要下降多少层
其实也就是一个典型的一个点
所需要的这样的计算成本
而这种计算成本
也可以用来估计
整个这个梯形图
对于所有的点而言的
平均查找时间
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--06-J-08. Fixed Query Point + Randomly Created Maps
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-A. Range Query
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-A. Range Query--作业
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-C. kd-Tree: Structure--作业
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--07-E-01. Preprocessing Time + Storage
-E. kd-Tree: Performance--作业
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-F. Range Tree: Structure--作业
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-G. Range Tree: Query--作业
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--07-I-04. Fractional Cascading
-A. Orthogonal Windowing Query
-A. Orthogonal Windowing Query--作业
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-H. Priority Search Tree--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
-J. Segment Tree
--08-J-01. General Windowing Query
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-K. Vertical Segment Stabbing Query