当前课程知识点:计算几何 > 08. Windowing Query > A. Orthogonal Windowing Query > 08-A-02. Classification
二者之间的确有区别
这种区别就体现在它们的端点
end points不一样
所谓红的都有这样一个特点
就是它的两个端点中
至少有一个是落在
我们查询的这个截窗里的
而紫的我们待会儿看到是另一类
它又应该被报告出来
但是很可惜
它的两个端点都在这个区域之外
我们不妨将红色的这一系列线段
称作为type A的
也就是A类的这种输出线段
当然待会儿我们会介绍紫的
type B是怎么回事
为什么我们需要将
type A和type B的加以区分呢
你能注意到这背后的原因吗
没错 实际上所有的这些红色
type A类的线段
我们都已经懂得
如何将它们摘取出来
我们只需要运用此前的
已经掌握的算法就可以了
还记得吗 没错
range query
而且是2D range query
我们来解释一下
正像我们刚才已经说过的那样
我们截窗查询
每一次查询的那个依据
其实都是当前你行驶的那个
关心的范围
它本身是一个矩形
所以和range query 是一样的
然后你刚才又讲到了
所有这些A类的
都至少有一个端点
会落在这个区域中
所以我们不妨
首先就对整个这n条线段的
不超过两n个端点
来针对这样一个window
做一个range query
于是乎这次range query
所报告的那些点
它们肯定就是
归属于A类的那些线段
所以我们将它们打印出来
也等效的就是
将所有的A类的这些线段报告出来了
我们不需要做更多的工作
当然如果需要
还做一些修补的话
就是我们可能会注意到
有一些线段可能会出现两次
因为它的两个端点
都包含在这个区间中
所以会有所重复
但是我想
把这种重复的东西消除掉
这件工作对你来说
应该不是什么费劲的事儿
我们把这个工作交给你
在课后自己来完成
我们现在来考虑剩下的那种
也就是在这个图中
紫色的那一类线段
无论是它还是它
我们刚才讲过
它们的特点就是说
首先既和你当前的这个区域相交
比如说这可能是一座很长的桥
但是它的端点
都没有落在这个区域里
所以如果你直接的套用
range query 去查询的话
你会找不到它们
我们以前的方法
还不足以把它们报告出来
所以这种类型的输入是比较棘手的
我们需要对它们单独的来进行处理
那么怎么来进行处理呢
也是一样
我们首先要由简入繁
先把这个问题降解下来
转到一个相对更简单的版本
具体来说
也就是将刚才的那个二维的问题
简化为一维的问题
我们要在一维上先高效的解决它
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-A. Range Query
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-A. Range Query--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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-G. Range Tree: Query--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
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-E. Stabbing With A Segment
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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
-I. 2D-GRQ Using PST
-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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-K. Vertical Segment Stabbing Query