当前课程知识点:计算几何 > 07. Geometric Range Search > A. Range Query > 07-A-05. Planar Range Query
我们现在就来给出
range query这个问题
在二维空间中
所对应的描述
同样的
我们给定的依然是在
这个空间中的一系列的点
它们是数量繁多
但是相对固定的
接下来我们要反复的给出
这样的一类区域
也就是我们说的
它的边都是与x轴
或者y轴平行的
那样一系列的矩形
对于每个这样的矩形
我们要做的事情都是来报告
其中所包含的那些点
我们同样可能会有两个版本
counting
报告说在两者这个交中
到底有多少个点
或者更具体的
需要枚举出来
其中有哪些点
这种问题的应用
实际上非常非常的广泛
我们可以假设一下
如果这个平面是对应于某一个地区
或者某一个城市
那么可能在这个城市中
提供的所有的设施
都会抽象表示为一个一个的点
比如说可能有餐馆
可能有剧院
可能有加油站
可能有医院
有学校有风景点诸如此类的
而你
可能正驾驶着一辆汽车
在这个城市中漫游
在任何一个区间内
你其实所关心的
包括在你的导航仪上所显示的
可能都是这样一个窗口的区域
你可能会经常做这样一个查询
也就是说
如果快今天中午要吃饭了
餐馆在哪
最近或者在这个范围之内
可选的餐馆有哪些
如果你希望看一场电影
你可能会问剧场在哪
如果你的车没油了
你可能会问加油站在哪
诸如此类的
都可以抽象为这样的一个问题
其实在很多表面看
跟几何没有关系的应用领域中
也对应的有这样的问题
比如说在数据库中
我们对于每一个元素
可能都会有一系列的指标
比如在关系数据库中
任何的一个点
可能都会有若干个这样的指标
以人事数据库为例
每一个人在这个数据库中
其实对应的都是一个点
有很多指标
性别 年龄 身高 工作的阅历
工资级别等等等等
每一个都对应是一个维度
作为简化我们来考虑一个
二维度的这样一个数据库
这样的一个人事数据库中
每一个人
我们考虑两个指标
一个是年纪
一个是他的薪金
这样的话每一个人
或者每一类人
都会对于空间中的这个二维平面中
某一个点
比如说邓老师这个D
很有可能就在这
年纪已经有一把了
但是薪金大概在这个级别
你虽然可能还只是个学生
非常年轻
收入现在也几乎没有
但是我相信
你只要好好的努力
很快就会到达这
甚至会更早的就会到达这
所以要加油
然而很遗憾
至少经过我的尝试
发现我们在一维版本中
所行之有效的那些方法
比如说binary search
在新的这样二维的问题版本中
却不容易直接套用过来
所以我们必须要想其他的办法
另辟蹊径
当然我们要做得依然是
从简单的问题入手
也就是说
我们需要重新来审视
刚才我们认为已经解决得很好的
一维的那个问题
我们来看看
有没有什么更好的办法
这里所说的更好
当然是指不仅效率高
而且它可以相对比较简单的
推广到二维
甚至更高维的情况
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-B. BBST--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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-H. Range Tree: Performance--作业
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-C. Interval Tree: Construction--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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