当前课程知识点:计算几何 > 07. Geometric Range Search > C. kd-Tree: Structure > 07-C-03. Construction
我们刚才所看到的
这样一个构造过程
可以形式化的描述为
这样一个递归的算法
也就是说
我们假设已经对这个树
做了一定的构造
我们接下来要构造的是
位于深度为d这个层次上的
一棵子树
而这个子树中将要存的
是整个的那个点集中
一个名为P的子集
那么在这种情况下
我们应该做什么事
我们首先
既然是一个递归函数
要系上安全带
我们首先要来检查一下
是否已经到达了平凡的情况
那么如果不是递归基
而是在一般的情况下
也就是说
当点的数目还足够多
那么我们就首先要在
当前的这个位置上
生成一个节点
这个节点也就是接下来
要递归构造出来的这棵子树的树根
当然为了构造出来这棵子树
我们随后还要进行一系列的切分
那么紧接下来这次切分
也就是确定它的左子树
和右子树的这些切分
它的方向应该是怎么样的
在这里我们采用的就是
刚才的那样一种简单的策略
也就是说
我们要来判断一下
当前的这个深度
它到底是奇数还是偶数
比如说我们这里不妨约定一下
如果是在偶数层
我们就沿着垂直的方向
做一个竖向的切割
否则的话
如果是奇数
我们就沿着水平方向
做一个横式的切分
所以可以看到
在整个这个计算过程中
在这个构造的过程中
我们的切分方向
确实会在这个树中
是逐层的沿着竖直水平
竖直水平方向来回的轮换
切换
一旦确定了这个方向之后
按照我们刚才的例子
我们就应该找出
沿着这个方向的
那个中位数
然后当然是以这个中位数为界
将所有的点
分为左右当然也包括下上
两个子集
并且分别的去做递归构造
当这两个子集
所对应的那两棵左右子树
分别都已经递归构造好了之后
我们也可以说这棵子树
已经完全的构造好了
在这个时候我们自然可以将
刚才生成的这个树根
作为整个这棵树的代表和入口
返回给更上层的调用者
纵观整个这个形式化描述的算法
你能看出它的主要时间消耗
是出现在哪
没错主要是在这样两步
也就是找出沿着对应那个方向的
中位数
然后以这个中位数为界
对当前的这个点集
子集做切分
后者可以简明在线性时间内完成
所以我们不用担心
而前者
如果你原来的数据结构算法
有一定的基本功
你会知道其实它也不必担心
我们存在线性时间的算法
如果你对这个还不是很熟悉
你不妨现在就去学一学
邓老师的另一门慕课
数据结构
在那门的慕课最后一章
也就是第12章中
对这个算法有详细的介绍
现在你不妨把它当成一个结论
也就是说对于任何给定的n个点
我们都可以在线性时间内
找出它在某一个特定方向上的
中位数
这样我们就可以得出结论
整个这样的一个递归算法
它的每一个递归实例
本身所消耗的时间
无非就是O(n)
是线性的
如果我们再注意到
这个算法的每一次的剖分
都能够做到接近于均匀
那么我们很自然的就可以得出结论
这个算法总体的时间成本
也就是这棵树的构造成本
应该是不会超过O(nlogn)的
这个结果和我们刚才一维的那个版本
是一样的
我们不能指望能做到更好
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