当前课程知识点:计算几何 > 07. Geometric Range Search > F. Range Tree: Structure > 07-F-01. x-Query + y-Query
上面我们所介绍的
利用kd树来求解range query
问题的那个算法
多少会让你觉得有点失望
因为它的时间复杂度
过高
我们看到了即便只考虑
查找那部分
在最坏的情况下
也可能要需要多达√n
那么多时间
然而我想说的是
你不用过于在意
这也许是我们达到最优解
最终解的中间一个必然的过程
的确如此
我们接下来就会看到
我们按照刚才那样的一个思路
继续往前走
就可以通过
将树与树之间形成一种关联的关系
从而最终高效的
漂亮的解决这个问题
我们新的这种思路
其实非常的简单
它所居于的只不过
是这样一个简单的观察结论
也就是说
我们可以发现
无论的维数有多少维
比如说在m维的空间中
任何一个这样m维的
range query的问题
实际上都可以分解为
一连串一维的range query问题的串联
它们前后相加就可以了
比如在二维空间中
我们要做得事情
很可能就在首先做一个x-Query
然后再做一个y-Query
就可以了
还记得我们前面举的那个例子
在一个人事数据库中
我们有可能要找出年龄在多少
多少岁之间
薪金在多少多少元之间的那些人
没错
用这样的一个新的思路
我们可以这么来做
首先
我们在x方向
就是年龄那个方向
来做一次筛选
从而找出比如说年龄在20到50之间的
所有的那些人
接下来
我们在y方向
来做一次查询
对于刚才筛选出来的
所有年龄符合要求的那些人
我们再找出其中薪金
比如说在五千到两万之间的
所有的那些人
而这些人最后我们得到的那些名单
其实不就是我们最初
所要找的那些
所有条件都符合的那些人
所以我们确实可以说
在二维情况下
所谓的一个range query问题
实际上就是要先做一个沿x方向
来做的查找
我们称之为x-Query
再相继以沿着y方向的一个query
事情就是这么简单
即便在高维的情况下
你也可以想像到
还可以这么做
比如在三维的空间中
你可能要在挑选
从其中挑选出
比如说身高在多少多少之间的
工龄在多少多少之间的
经验在多少多少年之间的那些人
没关系
有一个条件就增加一维
有一个条件就增加一维
我们要做得无非就是
逐层逐层的做这种筛选
不就行了吗
事情看来确实这么简单
然而实际上
又不是那么的简单
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-A. Range Query
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-C. kd-Tree: Structure--作业
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--07-E-01. Preprocessing Time + Storage
-E. kd-Tree: Performance--作业
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--07-F-03. x-Query * y-Queries
-F. Range Tree: Structure--作业
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