当前课程知识点:计算几何 > 08. Windowing Query > C. Interval Tree: Construction > 08-C-03. Balance
当然 我们这里所构造的
这样的一个interval tree
最终的目的是要来服务于
query search
所以我们需要有必要对它的
一些性能或者它的一些属性
先作了解
以便我们最后来估计
它整体的算法复杂度
那么这里无非就是刚才
涉及到的在每一个节点处
分出来的3个集合
它们的大小各是什么样的呢
就像我刚才说的
有时候会很畸形
有的时候会很一般
但是无论如何
我们说无非都满足这样两条
也就是第一条
左侧的这个S_left也好
或者是右侧的
这个S_right也好
它们的规模
充其量都不至于超过原来的
那个整个点数的一半
充其量n/2
我们可以想象一下
你如果要尽量的达到
这样的一个解
达到这样的一个域值
应该怎么做呢
没错你会尽可能的让这个
S_mid小
比如说变成零
所有的点
所有的这些interval
非左即右
没有跨在中间的
那么接下来呢
不要忘了
我们实际上这里
无论如何取的切分点都是median
所以即便是如此
我们也能够保证两侧的
这两个子集
无论它还是它
都不会超过一半
这是非常重要的
待会儿我们会看到
整个算法搜索过程中
我们会对它们之间
任何一个来做剪枝
而我们的递归顶多只会
沿着其中的一个
按照线性递归的次序
而不是二分递归的方法
模式持续下去
所以这样的话我就能保证
每经过一层
我们的问题都是
problem size
都会有效地得到降解
problem size
会按几何级数降解
好 这是一个方面
那么S_mid呢 自己呢
我说分为两个极端的情况
大部分情况介于中间
但是无非是两个极端的情况
如果说在某一个情况下有可能
S_mid会囊括所有的点
也就是说所有的interval
在这种情况下我们也称之为best case
你能理解为什么
我们称之为best case吗
没错 因为既然在这种情况下
S_mid已经囊括了所有的interval
所以这就意味着
无论左还是右
都会是空的
或者几乎是空的
这就意味着我们这个
整个这棵树就在这个位置
其实就停止生长了
树的高度很低
所以呢在这个位置
如果我们进行
将来要进行查询的话
就可以在这个位置上很快的截止
因这个原因
我们称之为best case
当然 反过来不好的例子
包括最坏的例子
其实就是要使得
S_mid的规模越来越少
刚才我们介绍的那个极端的情况
是S_mid有可能是零
但实际上那是不可能的
真正的情况应该是它至少
会有一个interval
什么原因呢 没错
您还记得我们刚才取的那个
median
本身就是来自于end point
而这end point所归属的
那个区间
如果我们这里定义是B区间的话
本身就应该记在S_mid当中
所以它至少是1
当然这已经它的极限了
那么我们也不妨称之为worst case
最坏的情况
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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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