当前课程知识点:计算几何 > 07. Geometric Range Search > A. Range Query > 07-A-04. Output Sensitivity
通过刚才这样一个
基于二分查找的算法
我们就可以明确的说
每一次range query
所需要的计算成本
所消耗的时间
无非是O(r+logn)
难道不是么
我们通过二分查找
在O(logn)的时间内
可以找到第一个立足点t
然后接下来
我们虽然要作一系列的遍历
但是我们的遍历的长度
无非就是r
output size
所以总体的时间就是
O(r+logn)
你应该记得此前所介绍的
那个brute-force版本
它所需要的时间是O(n)
我们说从这里就可以看得出来
新的这个算法
的确比原来那个算法
要高明很多
因为它不是那样一味的
固定的总把时间锁定在n上面
在最坏的情况下
也就是r
如果确实和n接近的情况下
两者的性能确实相当
但是在其他的情况
在更一般的情况
在更多数的情况下
它的时间复杂度
也就是那个r
往往会小于n
甚至会比n要小很多很多
所以它的性能会更加优越一些
我们这里可以看出来
这里我们在一次的碰到了
通过output size
来度量时间复杂度的
这样一种情况
你应该记得我们前面讲过
凡是具有这样一种性质的算法
都称作为output sensitive algorithm
你应该记得
在凸包算法中
我们介绍过Jarvis March
那个算法也是这样一个典型的例子
当然
这里我们所考虑的是那种
reporting version
也就是要求把所有的点
都枚举出来
如果简化一些
只考虑前面比如说
那种counting的版本
我们就会发现
其实你甚至可以做的更快
我们来看一下
因为你首先要注意到这一条
也就是不光刚才我们那个
右侧的最后的那个命中的点t
可以被报告出来
而且在最左端的那个点
当然也是前驱s
难道不是也可以这么样报告出来
确实在这里
我们只需要针对
这个区间的左边界x_1
同样的来做一次二分查找
就可以在同样的O(logn)的时间内
准确的定位到这个点
那么这个s是谁
你应该记得我们刚才针对
二分查找的操作语义所做的约定
它应该就是不大于这个x_1的最大值
从这个图中可以清楚的看到
它其实也定义了
整个这些命中元素的直接前驱
这意味着什么
这意味着如果我们只关心
命中元素的总数
而不关心它们具体是谁的话
我们只需要将t和这个s
做一个减法
请记住这是O(1)的时间
这样的一次减法
就足以报告出在这个区间中
命中的元素
究竟有多少个
而且这个数字不多
也不少
这样的话
我们就可以说
如果是这种counting的版本的话
我们甚至可以将
时间复杂度中的这个r给抹掉
或者说至少可以把它替换成是1
也就是说
针对counting这个问题版本而言
我们所需要的运行时间
居然是和output size无关的
凡此种种
我们已经看到
对于一维的range query问题来说
我们的确存在非常简明
也非常高效
足以令我们满意的解法
那么如果推广到二维的情况
在平面上的情况
很遗憾据我所知
这件事情不那么容易直接做到
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-F. Range Tree: Structure--作业
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-A. Orthogonal Windowing Query
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-H. Priority Search Tree--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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-K. Vertical Segment Stabbing Query