当前课程知识点:计算几何 > 07. Geometric Range Search > G. Range Tree: Query > 07-G-04. Algorithm
那么具体的应该怎么做
我们来关注一下
这个细节
方法刚才说了是完全一样的
既然是一个y方向的range query
而且这个地方
y方向的东西你已经准备好了
所以我们要做得事情
无非就是从这个树根出发
同样去做一趟人字形的搜索
得到这里的一撇和一捺
我们也知道
这个一撇和一捺
如果你要再放大的话
在它的这个局部
所有那些介于这两条路径之间
靠内侧所挂的
各个层次上的所有的那些子树
同样这里我们也没有把它画出来
如果把它们并起来的话
它们也同样没有重复
而且会不折不扣的
不多不少的
不打折扣的给出
我们整个这个查询的结果
是什么
就是这里头的一系列的子区域
我们这里虽然没有再画出来
我们在强调一下
这个结果中的每一个矩形
其实都对应于刚才这个
局部这个y-tree中的
人字形范围内的某一棵
向内侧的子树
介于这个范围内的一棵子树
它们没有重叠的并就构成了
整个这个局部
这个slab中
对最终整体结果的那些贡献的点
现在红色的区域是这么办理的
紫色的这个条带
以及绿色的这个条带
又何尝不是这样呢
也就是说我们要做的确实
只不过是故伎重演的使用
这样一个算法
对任何这个局部
我们都来做这么样一个人字形的搜索
其实这里也没有画出来
对于这棵以及这棵
其实如果它不是最小的一棵树的话
我们也同样要做这种人字形的搜索
现在我们来总体的来看一下
经过了这样的一个层层的筛选
在这里至少经过了两层筛选
我们是不是最终得到了
我们所需要得到的结果
我们会发现确实如此
我们得到的就是我们所要得到的结果
我们可以看到
一系列不同的颜色
代表的是x-Query的结果
而每一个颜色中的这样的一个区间
一系列的这些区间
就代表了它在对应的这棵y-tree中
所做的y-Query
它们拼在一起
既没有浪费
也没有遗漏
把最终的结果都给出来了
现在再次的回忆一下
刚才我所讲过的画家的那个策略
难道我们这里不是在无形中
模仿它们吗
刚才我们说的是整个的区间
你可以用大的粗的笔画
然后逐渐的由粗到细
越来越精致
现在对于任何的这样的一个区间而言
这么样一个slab而言
如果继续要来勾画
它在纵向上的这个整个的范围的话
不也是这样吗
首先是粗的
其次是渐细的
以及更细的还有最细的
所以这样的话
我们就完成了整个这样的
一次二维的range query的过程
再一次的我们固然看到了
整个这样的一个过程
其中蕴含着很多的技巧
但是你不用担心
我们似乎是把事情搞复杂了
因为这样的一个复杂化的处理过程
是值得的
我们待会就会看到
就会严格的分析
经过了这样一个处理之后
我们就可以将查询的时间
从kd树中的√n
优化到(logn)^2
而且我们接下来会看到
只要在做一次小小的改进
当然其实也是很不容易的
稍微有点复杂的改进
我们就可以进一步的
将这个平方抹掉
从而得到一个logn的解
logn什么呢
是在一维空间中range query的效率
可是我们现在在二维空间中
居然也能够实现这个
难道说
我们这样所做的这些工作
不是值得吗
难道不是很值得吗
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-A. Range Query
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-A. Range Query--作业
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-B. BBST--作业
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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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-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
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-B. Stabbing Query
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--08-H-03. Sibling Partitioning
-H. Priority Search Tree--作业
-I. 2D-GRQ Using PST
-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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--08-J-01. General Windowing Query
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-K. Vertical Segment Stabbing Query