当前课程知识点:计算几何 > 07. Geometric Range Search > H. Range Tree: Performance > 07-H-03. Query Time
最后我们来关注的
是我们最最关心的
也就是最常要做的那个操作
query
它所需要的时间
会是多少
回到我们前面所讲的这个算法
整个的计算过程
分为两个阶段
首先是做x-Query
从而得到一系列的y-trees
还记得吗
对应一系列的slabs
所以这个x-Query
我们讲过
它只不过是一个常规的1D range query
所以它自己本身消耗的时间
无非是logn
问题在于
它同时生成了一系列的y-trees
这些y-trees的数目
尽管我们说了
是得到控制的
不是像一般的
像蛮力的或者直觉那种算法一样
会多达n
从而使得这个算法复杂度爆掉
但是它毕竟还是有一定的量
这个量是多少
其实也恰好就是logn棵
也就是说
我们会得到logn棵 y-trees
这下似乎不得了
因为我们要对每一个y-tree
都要去分别的做一次y-Query
然而我们并不需要过分的担心
我们刚才讲过
每一棵y-tree
其实只不过是整体点集的一个子部分
只是对应一个slab
所以它其中含的点数
或者它自己空间复杂度
本身是不会超过O(n)的
在这样的一棵树中
如果我们去做查询的话
无论是单次查询
还是这样的人字形查询
实际上跟刚才的那个x-tree中的查询
过程和算法复杂度都是一样的
也就是说
累计而言
所需要的时间成本
不会超过logn
现在的很有意思的一个现象出现了
我们总共有logn树
每一个所需要的时间
粗放的来估计的话
都不超过logn
所以的话
我们就得宣称
很自然的整个这个算法
用于查找部分所需要的时间
充其量不过(logn)^2
这个界肯定是成立的
正像我们刚才所分析的那样
我想你或许会有个担心
或者有一个顾虑就是
这个界是不是过于松了
我想告诉你的是说
不是这样的
这个界是紧的
我们完全可以举出这样极端的例子
对于这样的例子而言
我们确实需要这么多时间
这样的例子
留给你在课后
来完成它的构造
当然和所有的那些算法一样
在这里我们还需要考虑
另一部分时间
也是将所有命中的那些点
报告出来
所需要的时间
所以严格的说
我们所需要的时间是r+(logn)^2
同样尽管(logn)^2
比logn要多一个因子
但是好在logn
本身依然是很小的
所以我们觉得作为二维的情况来说
得到这样的一个结论
还是可以接受的
可以相当满意
足以满意的
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-B. Stabbing Query
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-H. Priority Search Tree--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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