当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > J. Performance Of Trapezoidal Map > 06-J-11. Query Time
我们把刚才这个分析结果
用数学的形式列举出来
也就是说
如果在第一条线段插入的时候
p所属的梯形发生的变化
那个对应的概率是P_1的话
在第二条线段插入的时候
这个概率是P_2
以至于到最终
所有的线段也就是n条线段
都插入的这个概率是P_n的话
那么我们确实
只要将这些概率加起来
就是平均而言
在整个这n次插入的迭代过程中
有多少次发生了梯形的变化
从而导致search structure向下拓展一层
两层或者至多三层
记住三层
所以我们不妨把这个3也写在这
虽然它对最后的渐进效果而言
是无足轻重的
回答刚才说的那个问题
一般而言
这里的P_k是等于多少
这里我们又要再 再 再一次的
运用我们的分析利器
也就是后项分析
也就是我们要来假想一下
已经刚刚插入了第k条线段
在这个时候我们要来问这个点q
你所属的那个梯形
在刚才那样一次迭代的过程中
发生过变化吗
q可能会说我不知道
但是其实我们知道至少在概率上
我们是知道的
因为如果我们盘点一下
我们反观一下
业已插入的那k条线段
我们就会发现其中的任何一条
都有均等的概率
是作为最后一条插入的
而与刚才同理
如果它同样要能够使得
q所属的那个梯形发生变化
准确的讲
这个梯形是新生出来的话
那么新插入的那一条线段
必然是确定这个新的梯形边界的
那四条线段之一
只可能是这样
而我们刚刚讲过
总体而言
已经插入了k条线段
其中其余的线段
对于q所属的那个梯形的改变是
于事无补的
只有其中的至多4条
是有可能会引发这种现象的
所以换而言之
我们立马就可以知道P_k的概率
虽然我不知道是多少
但是我知道它的上界
绝对不会超过4/k
下面的事情非常简单
我们只要将这个等式
重新写一下就可以了
这个3还是作为一个摆设
不妨写在这
接下来第一步的4/1 4/2
当然一直到4/3
实际上这都是过头了
我们估计的过头了
没关系
是个上界
这是一个上界
最关键的是从4/5 4/6
4/k一直到最终的4/n
我们说每一个都构成了
每一步发生这种情况的概率的一个上界
当然累计起来
也会构成总体的一个上界
那么这样的一个序列是什么呢
我们并不陌生
如果将这个4统一的提出来
与这个3相结合
变成12的话
我们就会发现
里边实际上一个调和级数的前缀
我们讲过调和级数
它的总和虽然是发散的
但是发散的很慢
甚至从某种意义上讲是最慢的
也就是与对数同阶的
这意味着什么呢
这意味着
我们已经得到了一个
非常强的一个结论和估计
也就是说纵观我们search structure
和梯形图整个的这样一个构造的迭代过程
虽然它是由n步构成的
但是在这n步中平均而言
只有O(logn)步
是会发生search structure
长高变深的这种情况的
既然每一次都是常数的长高
所以我们也可以断定
最终所得到的那个search structure
从数学期望来看
它的高度应该是O(logn)
而相应的我们将来使用它
来做point location
所需要的时间成本
query time
也自然的也就是O(logn)
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--07-F-03. x-Query * y-Queries
-F. Range Tree: Structure--作业
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-C. Interval Tree: Construction--作业
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-G. 1D-GRQ Using Heap--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
--08-J-02. Elementary Interval
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--08-J-12. Inserting A Segment (1)
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-K. Vertical Segment Stabbing Query