当前课程知识点:计算几何 > 07. Geometric Range Search > F. Range Tree: Structure > 07-F-02. Worst Case
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
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-A. Range Query
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-F. Range Tree: Structure--作业
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-H. Range Tree: Performance--作业
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--07-I-04. Fractional Cascading
-A. Orthogonal Windowing Query
-A. Orthogonal Windowing Query--作业
-B. Stabbing Query
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-C. Interval Tree: Construction--作业
-D. Interval Tree: Query
-D. Interval Tree: Query--作业
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--08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan
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-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
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--08-H-03. Sibling Partitioning
-H. Priority Search Tree--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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