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07-F-02. Worst Case在线视频

07-F-02. Worst Case

下一节:07-F-03. x-Query * y-Queries

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07-F-02. Worst Case课程教案、知识点、字幕

我们之所以说

事情不是那么简单的

是因为效率

因为从效率的角度来看

刚才那种直观的思维方式

其实有可能会非常糟糕的

难道比我们前面讲过的kd树

那样√n的效率还糟糕吗

确实如此

我们可以来看一个所谓最坏的例子

虽然这个例子还不是最最坏的

但已经足够坏了

我们来看一下

这样一个场景

比如说这是所有我们要带查询的人

也就是在我们人事数据库中的

所有的人

每一个点都是一个人

我们要查询的条件

是这样一个略微有些畸形的条件

也就是说

他的年龄x方向

条件非常的宽泛

比如说别说20岁到50岁了

有可能只是从2岁到80岁

它都可以

但是它在另一个维度上

比如说薪金的浮动范围

却非常的窄

比如说在1万8到1万9

就这么很窄的一个区域

可想而知

尽管第一个条件很宽松

但因为第二个条件很严格

所以它命中的点

正常的情况下

应该像这样不会很多

寥寥无几

甚至

你甚至可以举出最坏的例子

就是一个都没有

现在我们来看看

按照刚才我们那个策略

如果是直接来实现

这个所谓的算法的话

它的效率是多少

我们来看一下

第一次要做一个x-Query

我们会发现

几乎所有的点

甚至真的就是所有的点

都命中了

都会被返回

因为它们都是符合这个条件的侯选

不要忘了

这个规模是多少

几乎就是O(n)

所有的

但是第二个条件一加上去以后

就像刚才我们所预测的那样

返回的结果

可能寥寥无几

甚至在最坏的情况下

可能一个都没有

我们现在来盘点一下

通过这样一次的查询

这样一个过程的查询

我们所得到的结果

也就是所谓的output size

几乎就是零

可是我们在这个过程中

花费了多少时间

我们完完整整的

从头到尾

把所有的点因为x-Query

都返回出来了

即便我不算x-Query

所需要的时间

y-Query

也不得不要遍历所有这些点

所以换而言之

这部分所需要的时间

将会多达Ω(n)

也就是说

几乎是线性的算法

这个算法在这种情况下

和我们的蛮力的算法

没有什么区别

效率十分的低下

所以也因为这个原因

这种方法没有被

在最初被人积极的去考虑

大家总觉得

其实有这种最坏的情况

但是我们要说的是

往往一个好的方法

就像这样

本身是诞生于一个

起始于一个很朴素的想法

但是高手

或者说你的工作

任务就是在于

要将这种朴素的

朴实无华的思想

构思借助你的技巧

和你的能力

把它转化成一个可行的

不仅在思路上是简明的

而且在效率是高效的算法

计算几何课程列表:

00. Introduction

-Before we start

--html

-Evaluation

--html

-Online Judge

--html

-Lecture notes

--html

-Discussion

--html

-A. History of This Course

--00-A. History of This Course

-B. What's Computational Geometry

--00-B. What's Computational Geometry

-B. What's Computational Geometry--作业

-C. How to Learn CG Better

--00-C. How to Learn CG Better

-C. How to Learn CG Better--作业

-D. Why English

--00-D. Why English

01. Convex Hull

-A. Convexity

--01-A-01. Why Convex Hull

--01-A-02. Nails In The Table

--01-A-03. Paint Blending

--01-A-04. Color Space

--01-A-05. Convex Hull

-A. Convexity--作业

-B. Extreme Points

--01-B-01. Extremity

--01-B-02. Strategy

--01-B-03. In-Triangle Test

--01-B-04. To-Left Test

--01-B-05. Determinant

-B. Extreme Points--作业

-C. Extreme Edges

--01-C-01. Definition

--01-C-02. Algorithm

--01-C-03. Demonstration

-C. Extreme Edges--作业

-D. Incremental Construction

--01-D-01. Decrease and Conquer

--01-D-02. In-Convex-Polygon Test

--01-D-03. Why Not Binary Search

--01-D-04. Support-Lines

--01-D-05. Pattern Of Turns

--01-D-06. Exterior/Interior

-D. Incremental Construction--作业

-E. Jarvis March

--01-E-01. Selectionsort

--01-E-02. Strategy

--01-E-03. Coherence

--01-E-04. To-Left Test

--01-E-05. Degeneracy

--01-E-06. Lowest-Then-Leftmost

--01-E-07. Implementation

--01-E-08. Output Sensitivity

-E. Jarvis March--作业

-F. Lower Bound

--01-F-01. Reduction

--01-F-02. CAO Chong's Methodology

--01-F-03. Transitivity

--01-F-04. Reduction: Input

--01-F-05. Reduction: Output

--01-F-06. Sorting ≤_N 2d-CH

-F. Lower Bound--作业

-G. Graham Scan: Algorithm

--01-G-01. Preprocessing

--01-G-02. Scan

--01-G-03. Simplest Cases

-G. Graham Scan: Algorithm--作业

-H. Graham Scan: Example

--01-H-01. Example (1/2)

--01-H-02. Example (2/2)

-H. Graham Scan: Example--作业

-I. Graham Scan: Correctness

--01-I-01. Left Turn

--01-I-02. Right Turn

--01-I-03. Presorting

-I. Graham Scan: Correctness--作业

-J. Graham Scan: Analysis

--01-J-01. Ω(n) Backtracks

--01-J-02. Planarity

--01-J-03. Amortization

--01-J-04. Simplification

-J. Graham Scan: Analysis--作业

-K. Divide-And-Conquer (1)

--01-K-01. Merge

--01-K-02. Common Kernel

--01-K-03. Interior

--01-K-04. Exterior

-K. Divide-And-Conquer (1)--作业

-L. Divide-And-Conquer (2)

--01-L-01. Preprocessing

--01-L-02. Common Tangents

--01-L-03. Topmost + Bottommost ?

--01-L-04. Stitch

--01-L-05. Zig-Zag

--01-L-06. Time Cost

--01-L-07. More Considerations

-L. Divide-And-Conquer (2)--作业

-M. Wrap-Up

--01-M. Wrap-Up

02. Geometric Intersection

-0. Introduction

--02-0. Introduction

-0. Introduction--作业

-A. Preliminary

--02-A-01. EU

--02-A-02. Min-Gap

--02-A-03. Max-Gap

--02-A-04. IEU

-A. Preliminary--作业

-B. Interval Intersection Detection

--02-B-01. Algorithm

--02-B-02. Lower Bound

-B. Interval Intersection Detection--作业

-C. Segment Intersection Reporting

--02-C-01. Brute-force

--02-C-02. Hardness

-C. Segment Intersection Reporting--作业

-D. BO Algorithm: Strategy

--02-D-01. Proximity & Separability

--02-D-02. Comparability & Ordering

--02-D-03. Data Structures

--02-D-04. Possible Cases

-D. BO Algorithm: Strategy--作业

-E. BO Algorithm: Implementation

--02-E-01. Degeneracy

--02-E-02. Event Queue

--02-E-03. Events & Operations

--02-E-04. Sweepline Status

-E. BO Algorithm: Implementation--作业

-F. BO Algorithm: Analysis

--02-F-01. Correctness

--02-F-02. Example

--02-F-03. Retesting

--02-F-04. Complexity of Event Queue

--02-F-05. Complexity of Status Structure

-F. BO Algorithm: Analysis--作业

-G. Convex Polygon Intersection Detection

--02-G-01. Problem Specification

--02-G-02. Monotone Partitioning

--02-G-03. Criterion

--02-G-04. Decrease-And-Conquer

--02-G-05. Example Cases

--02-G-06. Complexity

-G. Convex Polygon Intersection Detection--作业

-H. Edge Chasing

--02-H-01. Eliminating Sickles

--02-H-02. Example

--02-H-03. Analysis

-H. Edge Chasing--作业

-I. Plane Sweeping

--02-I. Plane Sweeping

-I. Plane Sweeping--作业

-J. Halfplane Intersection Construction

--02-J-01. The Problem

--02-J-02. Lower Bound

--02-J-03. Divide-And-Conquer

-J. Halfplane Intersection Construction--作业

03. Triangulation

-0. Methodology

--03-0. Methodology

-0. Methodology--作业

-A. Art Gallery Problem

--03-A-01. Definition

--03-A-02. Lower & Upper Bounds

--03-A-03. Hardness

--03-A-04. Approximation & Classification

-A. Art Gallery Problem--作业

-B. Art Gallery Theorem

--03-B-01. Necessity of floor(n/3)

--03-B-02. Sufficiency by Fan Decomposition

-B. Art Gallery Theorem--作业

-C. Fisk's Proof

--03-C-01. Triangulation

--03-C-02. 3-Coloring

--03-C-03. Domination

--03-C-04. Pigeon-Hole Principle

--03-C-05. Generalization

-C. Fisk's Proof--作业

-D. Orthogonal Polygons

--03-D-01. Necessity of floor(n/4)

--03-D-02. Sufficiency by Convex Quadrilateralization

--03-D-03. Generalization

-D. Orthogonal Polygons--作业

-E. Triangulation

--03-E-01. Existence

--03-E-02. Ear & Mouth

--03-E-03. Two-Ear Theorem

--03-E-04. Well-Order

--03-E-05. Ear Candidate

--03-E-06. Induction

--03-E-07. Well-Order (Again)

--03-E-08. Properties

-E. Triangulation--作业

-F. Triangulating Monotone Polygons

--03-F-01. Monotone Polygon

--03-F-02. Monotonicity Testing

--03-F-03. Strategy

--03-F-04. Stack-Chain Consistency

--03-F-05. Same Side + Reflex

--03-F-06. Same Side + Convex

--03-F-07. Opposite Side

--03-F-08. Example

--03-F-09. Analysis

-F. Triangulating Monotone Polygons--作业

-G. Monotone Decomposition

--03-G-01. Cusps

--03-G-02. Helper

--03-G-03. Helper Candidate

--03-G-04. Sweep-Line Status

--03-G-05. Possible Cases

--03-G-06. Example

--03-G-07. Analysis

-G. Monotone Decomposition--作业

-I. Tetrahedralization

--03-I-01. Polyhedron Decomposition

--03-I-02. Schonhardt's Polyhedron

--03-I-03. Seidel's Polygon

-I. Tetrahedralization--作业

04. Voronoi Diagram

-A. Introduction

--04-A-01. A First Glance

--04-A-02. Dining Halls on Campus

--04-A-03. More Analogies & Applications

--04-A-04. Voronoi

-A. Introduction--作业

-B. Terminologies

--04-B-01. Site & Cell

--04-B-02. Intersecting Halfspaces

--04-B-03. Voronoi Diagram

--04-B-04. Planar Voronoi Diagram

-B. Terminologies--作业

-C. Properties

--04-C-01. Non-Empty Cells

--04-C-02. Empty Disks

--04-C-03. Nearest = Concyclic

--04-C-04. Number of Nearest Sites = Degree

--04-C-05. Split & Merge

-C. Properties--作业

-D. Complexity

--04-D-01. Linearity

--04-D-02. Proof

-D. Complexity--作业

-E. Representation

--04-E-01. Subdivision

--04-E-02. Fary's Theorem

--04-E-03. Representing VD

-E. Representation--作业

-F. DCEL

--04-F-01. Twin Edges

--04-F-02. Half-Edge

--04-F-03. Vertex & Face

--04-F-04. Traversal

--04-F-05. True Or False

--04-F-06. Application

-F. DCEL--作业

-G. Hardness

--04-G-01. 1D Voronoi Diagram

--04-G-02. 2D Voronoi Diagram

--04-G-03. Voronoi Diagram In General Position

-G. Hardness--作业

-H. Sorted Sets

--04-H-01. Convex Hull Made Easier

--04-H-02. Convex Hull As A Combinatorial Structure

--04-H-03. Voronoi Diagram As A Geometric Structure

-H. Sorted Sets--作业

-I. VD_sorted

--04-I-01. ε-Closeness

--04-I-02. Lifting

--04-I-03. Projection

--04-I-04. Case A

--04-I-05. Case B

--04-I-06. Sorting Not Made Easier

-I. VD_sorted--作业

-J. Naive Construction

--J. Naive Construction

-J. Naive Construction--作业

-K. Incremental Construction

--04-K-01. Royal Garden

--04-K-02. Disjoint Union

--04-K-03. Complexity

-K. Incremental Construction--作业

-L. Divide-And-Conquer

--04-L-01. Strategy

--04-L-02. Solving Overlaps

--04-L-03. Contour

--04-L-04. Bisectors

--04-L-05. Y-Monotonicity

--04-L-06. Common Tangents

--04-L-07. Contour Length

--04-L-08. Clip & Stitch

--04-L-09. Intersecting with Cells

--04-L-10. Convexity

--04-L-11. Avoiding Rescans

-L. Divide-And-Conquer--作业

-M. Plane-Sweep

--04-M-01. A First Glance

--04-M-02. Backtracking

--04-M-03. Fortune's Trick

--04-M-04. Frozen Region

--04-M-05. Beach Line

--04-M-06. Lower Envelope

--04-M-07. Break Points

--04-M-08. Events

--04-M-09. Circle Event: What, When & Where

--04-M-10. Circle Event: Why

--04-M-11. Circle Event: How

--04-M-12. Site Event: What

--04-M-13. Site Event: How

-M. Plane-Sweep--作业

05. Delaunay Triangulation

-A. Point Set Triangulation

--05-A-01. Definition

--05-A-02. Edge Flipping

--05-A-03. Upper Bound

--05-A-04. Lower Bound

-A. Point Set Triangulation--作业

-B. Delaunay Triangulation

--05-B-01. Dual Graph

--05-B-02. Triangulation

--05-B-03. Hardness

--05-B-04. History

-B. Delaunay Triangulation--作业

-C. Properties

--05-C-01. Empty Circumcircle

--05-C-02. Empty Circle

--05-C-03. Nearest Neighbor

--05-C-04. Complexity

-C. Properties--作业

-D. Proximity Graph

--05-D-01. Gabriel Graph

--05-D-02. Relative Neighborhood Graph

--05-D-03. Lower Bounds

-D. Proximity Graph--作业

-E. Euclidean Minimum Spanning Tree

--05-E-01. Definition

--05-E-02. Construction

--05-E-03. Subgraph of RNG

--05-E-04. Example

-E. Euclidean Minimum Spanning Tree--作业

-F. Euclidean Traveling Salesman Problem

--05-F-01. Definition

--05-F-02. NP-Hardness

--05-F-03. Approximation

-G. Minimum Weighted Triangulation

--05-G-01. Definition

--05-G-02. Counter-Example

--05-G-03. Hardness

-G. Minimum Weighted Triangulation--作业

-H. Construction

--05-H-01. Subtended Arc

--05-H-02. Angle Vector

--05-H-03. Maximizing The Minimum Angle

--05-H-04. Evolution By Edge Flipping

--05-H-05. Strategies

-H. Construction--作业

-I. RIC With Example

--05-I-01. Idea

--05-I-02. Point Location

--05-I-03. In-Circle Test

--05-I-04. Edge Flipping

--05-I-05. Frontier

--05-I-06. Convergence

-I. RIC With Example--作业

-J. Randomized Incremental Construction

--05-J-01. Recursive Implementation

--05-J-02. Iterative Implementation

--05-J-03. In-Circle Test

--05-J-04. Point Location

-J. Randomized Incremental Construction--作业

-K. RIC Analysis

--05-K-01. Time Cost

--05-K-02. Backward Analysis

--05-K-03. Preconditions

--05-K-04. Types Of Edge Change

--05-K-05. Number Of Edge Changes

--05-K-06. Average Degree

--05-K-07. Number Of Rebucketings

--05-K-08. Probability For Rebucketing

--05-K-09. Expectation

--05-K-10. Further Consideration

06. Point Location

-0. Online/Offline Algorithms

--06-0. Online/Offline Algorithms

-0. Online/Offline Algorithms--作业

-A. Introduction

--06-A-01. Where Am I

--06-A-02. Point Location

--06-A-03. Assumptions For Clarity

--06-A-04. Input Size

--06-A-05. Performance Measurements

--06-A-06. A Global View

-A. Introduction--作业

-B. Slab Method

--06-B-01. Slab Decomposition

--06-B-02. Ordering Trapezoids

--06-B-03. Tree of Trees

--06-B-04. Example

--06-B-05. Query Time

--06-B-06. Preprocessing Time

--06-B-07. Storage Cost

--06-B-08. Worst Case

-B. Slab Method--作业

-C. Persistence

--06-C-01. Ephemeral Structure

--06-C-02. Persistent Structure

--06-C-03. Persistent Slabs

-C. Persistence--作业

-D. Path Copying

--06-D-01. Strategy

--06-D-02. X-Search

--06-D-03. Storage Optimization

-D. Path Copying--作业

-E. Node Copying

--06-E-01. O(1) Rotation

--06-E-02. Strategy

--06-E-03. Why Red-Black

--06-E-04. Linear Space

--06-E-05. Time Penalty

-E. Node Copying--作业

-F. Limited Node Copying

--06-F-01. Idea

--06-F-02. Split

--06-F-03. Complexity

--06-F-04. Recoloring

-G. Kirkpatrick Structure

--06-G-01. Optimal And Simpler

--06-G-02. Triangulation

--06-G-03. Example

--06-G-04. Hierarchy

--06-G-05. Independent Subset

--06-G-06. The More The Better

--06-G-07. The Fewer The Better

--06-G-08. Degree

--06-G-09. Existence Of Independent Subset

--06-G-10. Construction Of Independent Subset

--06-G-11. DAG

-G. Kirkpatrick Structure--作业

-H. Trapezoidal Map

--06-H-01. Ray Shooting

--06-H-02. Decomposition

--06-H-03. Properties & Complexity

--06-H-04. Search Structure: Example

--06-H-05. Search Structure: Nodes

--06-H-06. Search Structure: Performance

-H. Trapezoidal Map--作业

-I. Constructing Trapezoidal Map

--06-I-01. Initialization

--06-I-02. Iteration

--06-I-03. Challenges

--06-I-04. Case 1: Two Endpoints

--06-I-05. Case 2: One Endpoint

--06-I-06. Case 3: No Endpoints

--06-I-07. Example

-J. Performance Of Trapezoidal Map

--06-J-01. Randomization

--06-J-02. Expectation

--06-J-03. Number Of Ray Trimmed

--06-J-04. Number Of Trapezoidals Created (1)

--06-J-05. Number Of Trapezoidals Created (2)

--06-J-06. Time For Point Location

--06-J-07. Size Of Search Structure

--06-J-08. Fixed Query Point + Randomly Created Maps

--06-J-09. Each Single Step

--06-J-10. Probability Of Enclosing Trapezoid Changed

--06-J-11. Query Time

07. Geometric Range Search

-A. Range Query

--07-A-01. 1-Dimensional Range Query

--07-A-02. Brute-force

--07-A-03. Binary Search

--07-A-04. Output Sensitivity

--07-A-05. Planar Range Query

-A. Range Query--作业

-B. BBST

--07-B-01. Structure

--07-B-02. Lowest Common Ancestor

--07-B-03. Query Algorithm

--07-B-04. Complexity (1)

--07-B-05. Complexity (2)

-B. BBST--作业

-C. kd-Tree: Structure

--07-C-01. 2d-Tree

--07-C-02. Example

--07-C-03. Construction

--07-C-04. Example

--07-C-05. Canonical Subsets

-C. kd-Tree: Structure--作业

-D. kd-Tree: Algorithm

--07-D-01. Query

--07-D-02. Example

--07-D-03. Optimization

-D. kd-Tree: Algorithm--作业

-E. kd-Tree: Performance

--07-E-01. Preprocessing Time + Storage

--07-E-02. Query Time

--07-E-03. Beyond 2D

-E. kd-Tree: Performance--作业

-F. Range Tree: Structure

--07-F-01. x-Query + y-Query

--07-F-02. Worst Case

--07-F-03. x-Query * y-Queries

-F. Range Tree: Structure--作业

-G. Range Tree: Query

--07-G-01. Painters' Strategy

--07-G-02. X-Tree

--07-G-03. Y-Trees

--07-G-04. Algorithm

-G. Range Tree: Query--作业

-H. Range Tree: Performance

--07-H-01. Storage

--07-H-02. Preprocessing Time

--07-H-03. Query Time

--07-H-04. Beyond 2D

-H. Range Tree: Performance--作业

-I. Range Tree: Optimization

--07-I-01. Y-Lists

--07-I-02. Coherence

--07-I-03. Idea

--07-I-04. Fractional Cascading

--07-I-05. Complexity

08. Windowing Query

-A. Orthogonal Windowing Query

--08-A-01. Definition

--08-A-02. Classification

-A. Orthogonal Windowing Query--作业

-B. Stabbing Query

--08-B-01. 1D Windowing Query

--08-B-02. Stabbing Query

-C. Interval Tree: Construction

--08-C-01. Median

--08-C-02. Partitioning

--08-C-03. Balance

--08-C-04. Associative Lists

--08-C-05. Complexity

-C. Interval Tree: Construction--作业

-D. Interval Tree: Query

--08-D-01. Algorithm (1)

--08-D-02. Algorithm (2)

--08-D-03. Complexity

-D. Interval Tree: Query--作业

-E. Stabbing With A Segment

--08-E-01. Definition

--08-E-02. Interval Tree

--08-E-03. Query Algorithm (1)

--08-E-04. Query Algorithm (2)

--08-E-05. Overview

--08-E-06. Complexity

-F. Grounded Range Query

--08-F-01. O(n) Space

--08-F-02. 2D-GRQ

--08-F-03. 1D-GRQ Using Range Tree

--08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan

-G. 1D-GRQ Using Heap

--08-G-01. Heap

--08-G-02. Query

--08-G-03. Example

--08-G-04. Complexity

-G. 1D-GRQ Using Heap--作业

-H. Priority Search Tree

--08-H-01. PST = Heap + BBST

--08-H-02. Order Property

--08-H-03. Sibling Partitioning

--08-H-04. Construction

-H. Priority Search Tree--作业

-I. 2D-GRQ Using PST

--08-I-01. Algorithm (1/2)

--08-I-02. Algorithm (2/2)

--08-I-03. Example (1/3)

--08-I-04. Example (2/3)

--08-I-05. Example (3/3)

--08-I-06. Query Time (1/3)

--08-I-07. Query Time (2/3)

--08-I-08. Query Time (3/3)

-I. 2D-GRQ Using PST--作业

-J. Segment Tree

--08-J-01. General Windowing Query

--08-J-02. Elementary Interval

--08-J-03. Discretization

--08-J-04. Worst Case

--08-J-05. BBST

--08-J-06. Solving Stabbing Query

--08-J-07. Worst Case

--08-J-08. Common Ancestor

--08-J-09. Canonical Subsets

--08-J-10. O(nlogn) Space

--08-J-11. Constructing A Segment Tree

--08-J-12. Inserting A Segment (1)

--08-J-13. Inserting A Segment (2)

--08-J-14. Inserting A Segment (3)

--08-J-15. Query Algorithm

--08-J-16. Query Time

-K. Vertical Segment Stabbing Query

--08-K-01. Review

--08-K-02. X-Segment Tree

--08-K-03. Associative Structure

--08-K-04. Vertical Segment Stabbing Query

07-F-02. Worst Case笔记与讨论

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