当前课程知识点:计算几何 > 07. Geometric Range Search > E. kd-Tree: Performance > 07-E-01. Preprocessing Time + Storage
现在我们就来对
kd树这种结构的总体性能
也就是它的复杂度
做一个总体的综合分析
首先是它的预处理的时间成本
我们已经知道
所谓的预处理
就是要完成对整个的这个空间的
逐层的划分
使它总体的变成一系列的子区域
并且将这些区域
组织成一棵树
就像右边这幅图一样
我们知道
整个这个构造的过程是递归的
每一次我们的核心就在于
找到一个合适的切分点
无论是这个
还是这个
并且将对应的子集一分为二
然后递归的去构造它的后代
所以整个
这个算法的复杂度的递推式
也可以写成这样的一个形式
也就是说
我们每次都可以将这个问题
转化为两个规模相当的子问题
而为此我们所花费的时间
主要是消耗在中位数
median的计算上
我们知道很幸运
的确存在线性时间的median的算法
当然这里的线性时间
还包括
我们在确定了median之后
将点集所有的点
各就各位
分到左右或者上下
两个子集之中
这样我们就得到了一个
我们非常熟悉的递推式
它的结论我们也非常熟悉
没错
就是O(nlogn)
当然你很可能会考虑
如何来对这个性能
做进一步的优化
但是很遗憾答案是否定的
我们在此前曾经介绍过
这样的一个性能
已经是最优的了
那么
经过我们刚才的预处理之后
所构造出来的那样的一棵树
那样的一个数据结构
在空间的消耗上
又是多少呢
我们也不妨来估算一下
请再次确认
我们所构造出来的那棵树
无非就是对应于
各个层次上
这种子区域划分中
各个子区域的那样一系列的顶点
这些顶点有多少个
那么我们占用的空间
就会有多少
请再次确认
这个数据结构
作为一棵平衡的二分搜索树
它的高度是不会超过logn的
那么我们来清点一下
它各层的顶点的数目
我们会发现在第零层
无非就是那个根节点
规模是1
深度为1的那一层
有两个顶点
深度为2的那一层
有四个顶点
依次类推
直到最终的叶子那一层
我们把它加起来就会发现
总数不超过线性
当然还有更加简明
同样也很准确的估算方法
比如邓老师曾经教给你的一个方法
我们来看一下
纵观整个这棵树
从顶到最后的底
每一层上的顶点的数目
构成整体的一个几何级数
我们讲过
几何级数是非常有意思的一个级数
它的总和居然只取决于
它其中的那一项
也就是最大的那一项
在这里呢
其实也就是最底层的
那些叶子数
我们刚才讲过了
所有的那些叶子
无非对于所有的输入点
各有一个
所以最底层无非就是O(n)
既然整体是一个几何级数
那么它的总和也就取决于
它最大的那一项
也就是底层的叶子的数目
当然也就是O(n)了
殊途同归
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