当前课程知识点:计算几何 > 07. Geometric Range Search > I. Range Tree: Optimization > 07-I-03. Idea
让我首先来给出
这种改进方法的宏观的
总体的思路
我们首先来考察
x树的那个根节点
我们知道它所对应的
就是这个输入点集的全集
所有的点都囊括于其中
所以如果它有一个y树
不管是y树
还是我们刚才所讲过的
等价的那个sorted vector
都应该长度会达到
严格的n
每一个点都在其中
好了没有问题
我们确实就要将所有这些点
整理排序并且构成这么样一个
大规模的一张表
我们也称之为massive list
只不过对于这个节点来说
这是一条
对于这个节点来说
我们每一个入口都是明确的
都是排好序的
那么接下来
接下来它会有左孩子
也会有右孩子
左孩子也会有左孩子的表
右孩子也会有右孩子的一个有序表
那么如果有朝一日
我需要对左孩子和右孩子
进行查找
我们说这种情况是会出现的
比如说在人字形的搜索中
确实我们就是从
某一个节点
会跳到它的孩子
无论是左还是右
都有可能有这样的逐层的
递进的这么样一个过程
所以我们很希望
能够借助父亲节点
曾经搜索出来的结果
快速的跳转到孩子节点
所对应的那个列表中去
无论是这个方向
还是这个方向
都可能而且应该有这种可能
若果真能够做到这样的话
那么我们在每一层次上
深入的时候
所做的那样一次y-Query
所需要的时间成本
就可以从原来的logn
降到常数
这是非常了不起的一个工作
我们知道之所以能做到这样
就是因为我们的每一次y-Query
不在是独立的
另起炉灶的来完成
而是借助于祖先
借助于父亲
流传下来的引用
聪明的完成定位
那么这样一种思路
又该如何具体的兑现呢
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-A. Introduction
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-G. Kirkpatrick Structure
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-H. Trapezoidal Map--作业
-I. Constructing Trapezoidal Map
--06-I-04. Case 1: Two Endpoints
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-J. Performance Of Trapezoidal Map
--06-J-03. Number Of Ray Trimmed
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--06-J-05. Number Of Trapezoidals Created (2)
--06-J-06. Time For Point Location
--06-J-07. Size Of Search Structure
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--06-J-10. Probability Of Enclosing Trapezoid Changed
-A. Range Query
--07-A-01. 1-Dimensional Range Query
-A. Range Query--作业
-B. BBST
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-B. BBST--作业
-C. kd-Tree: Structure
-C. kd-Tree: Structure--作业
-D. kd-Tree: Algorithm
-D. kd-Tree: Algorithm--作业
-E. kd-Tree: Performance
--07-E-01. Preprocessing Time + Storage
-E. kd-Tree: Performance--作业
-F. Range Tree: Structure
--07-F-03. x-Query * y-Queries
-F. Range Tree: Structure--作业
-G. Range Tree: Query
-G. Range Tree: Query--作业
-H. Range Tree: Performance
-H. Range Tree: Performance--作业
-I. Range Tree: Optimization
--07-I-04. Fractional Cascading
-A. Orthogonal Windowing Query
-A. Orthogonal Windowing Query--作业
-B. Stabbing Query
-C. Interval Tree: Construction
-C. Interval Tree: Construction--作业
-D. Interval Tree: Query
-D. Interval Tree: Query--作业
-E. Stabbing With A Segment
--08-E-03. Query Algorithm (1)
--08-E-04. Query Algorithm (2)
-F. Grounded Range Query
--08-F-03. 1D-GRQ Using Range Tree
--08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan
-G. 1D-GRQ Using Heap
-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
-H. Priority Search Tree
--08-H-03. Sibling Partitioning
-H. Priority Search Tree--作业
-I. 2D-GRQ Using PST
-I. 2D-GRQ Using PST--作业
-J. Segment Tree
--08-J-01. General Windowing Query
--08-J-02. Elementary Interval
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-K. Vertical Segment Stabbing Query