当前课程知识点:计算几何 > 08. Windowing Query > A. Orthogonal Windowing Query > 08-A-01. Definition
欢迎回到计算几何的课堂
在这一章
你将跟着邓老师来学习一个
新的问题和相关的技术
也就是我们所说的
windowing query截窗查询
这种查询可以认为是我们
前一章所介绍的
range query的一个拓展
我们将会看到在这种
query中
我们所针对的那些几何对象
将不再是像原来那样都是
一些零纬度的点
而是可能会有一些长度
让我们来对照
这一幅图 看一看
我们这里所说的
windowing query是指什么
还回到我们前面讲过的
那样一个你家的汽车
在城市里漫游的
应用的实例
比如这就是你当前所在位置
所关心的区域
我前面讲过
在这个区域中
可能会有什么咖啡馆
书店 影剧院
甚至是加油站
各种各样的设施
刚才此前
我们都假设那些设施是一个
一个的点
其实 它们可能很大
比如是一个很大的体育馆
或者是很大的一个公园
所以用点未必能足以描述
那么怎么来才能描述呢
当然最精细的描述我们
这里还不覆盖
我们这里不妨假设一种
略微复杂一些
至少还足用的一种表示
也就是将所有的模型都简化为
这样的一系列的线段
就像这样
当然这种线段我们首先
在这一节我们来做些假定
也就是说它的方向不能是任意的
严格来说
它们必然是这样非平
即竖直的
只能是这两种
稍后我们再讨论一般方向
好 所以这样的话
我们就可以将这样一个抽象的数学式
来做一个形象的比喻
也就说我们给定的就是
用来描述在你所在的这个
城市中各种设施的
一系列的直线段
他们都是所谓的跟坐标轴平行的
正交的线段的
好 接下来你的汽车可能在任何位置
其实在每时每刻都需要这样
需要把所在范围
你所关心的这个区域中
所有的这些设施
不管是整体还是局部的
只要有一部分在这个区域中的
都把它找出来
这就是我们所说的
windowing query截窗查询
如果你静下心来
稍作观察的话
你就会发现
截窗查询的输出
固然是一系列的线段
比如像这里
标示的红的和紫的这些线段
但是大致来说
无非也就是两类
正像这个图
所给出的那种暗示一样
红的一类和紫的一类
你不妨静下心来看一看
红的和紫的
虽然都是被报告的线段
它们有什么区别呢
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-H. Trapezoidal Map--作业
-I. Constructing Trapezoidal Map
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-J. Performance Of Trapezoidal Map
--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-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
--08-J-06. Solving Stabbing Query
--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)
-K. Vertical Segment Stabbing Query