当前课程知识点:计算几何 > 07. Geometric Range Search > B. BBST > 07-B-04. Complexity (1)
我们现在就可以针对
刚才所给出的这样一个新的解法
对它的性能来做一个盘点
首先是预处理
具体来说
也就要构造出
刚才的那样一棵BBST
我们说这棵BBST构造成本
不会超过O(nlogn)
当然
有很多种方法都可以达到
这样的性能
比如最简明的一种就是
首先花费O(nlogn)的时间
对所有的元素做一次全排序
接下来
我们只需要将每一对相邻的元素
捉对的合并
就可以得到更高的一层
然后再故伎重演
继续的捉对的合并
又可以得到这棵树的更高的一层
以至于更高更高的一层
最终抵达这个树的树根
在整个这个过程中
实质的时间消耗
主要的时间消耗
就是在刚才的排序那一步
当然你也可以反过来说
这样的时间效率已经是最优的
因为作为一棵BBST
我们只需要通过线性的一次遍历
就可以得到它的排序的结果
所以排序问题可以归结到
归约到这个预处理这个问题
前者的下界
自然也就成为后者的下界
所以我们说
这样的一个算法
不仅可行
而且已经是最优的
那么第二个重要的指标
也就是
空间的存储量
我们已经看到
这里所消耗的空间
无非就是用来存储那样一棵BBST
尽管我们注意到
其中绝大部分元素
都会被重复的存放
但是我们也注意到了
每一个元素至多会被存放
重复的一次
所以总体的空间复杂度
也不会超过线性
当然我们这里所最最关注的
肯定是需要反复执行
对整体的算法性能
至关重要的查询算法的
时间复杂度
这里我们宣称
它所需要的时间复杂度是
O(r+logn)
同样这里的r
是所谓的output size
为什么是这样的
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-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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-A. Orthogonal Windowing Query
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-C. Interval Tree: Construction--作业
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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