当前课程知识点:计算几何 > 08. Windowing Query > D. Interval Tree: Query > 08-D-03. Complexity
好 现在我们就来准确的估计一下
利用刚才所介绍的interval tree
求解stabbing query
这个问题的时间复杂度
我们首先注意到
任何一次这样的查询
都是一个线性递归
而不是binary recursion
之所以它是linear recursion
是因为我们刚才曾经讲过
在任何一个节点的位置上
至多只有一个分支
会被继续递归下去
至少有一个孩子会被剪枝终止掉
那么这样的话
就说明在整个过程当中
所完成所执行的递归的次数
不会超过这个结构的深度
而我们刚刚讲过
在整个这个结构中
它的深度是不超过logn的
那么在每一层次上
它说的工作是什么呢
我们说无非是两类
一类就是直接的进行判断以后
做跳转 也就是递归
我们刚才说过这部分每一次
其实就是常数
而这个总体的是logn层
所以从纵观这个算法
总体的这个过程的角度来看
所有这部分时间累计起来
无非是一个logn
那么 剩下的工作
主要是什么呢 只有一项
也就是要么沿着右list
由右向左
或者沿着左侧的列表由左向右
我们刚才讲过
无论是这个方向还是这个方向
都可以笼统的认为是由外向内
来做一个linear scan
通过这样的一个linear scan
将在当前这个集合的
那个对应的S_mid中
所命中的那些interval报告出来
我们刚才曾经费过笔墨
说明过这个事
正因为我们这里
设计的非常的巧妙
所以使得在每个节点上
无论是你自右向左
还是自左向右的那个搜索
它所需要的搜索部署
或者计算的成本
都是和你所输出的
当下输出的那些点数成正比的
如果这是r_1
那么花的时间就是r_1
如果是r_2 就是r_2
所有这些层加在一起
所有的那些r_i加在一起
恰好 不就是我们最后的
output size
也就是那个r吗
所以从这个意义上
我们马上就可以知道
我们消耗在这部分工作上的时间
累计而言
也不过是output size, r
这里再次强调一下
你要去体会这两个
associative lists
它们的妙用
正因为有它们的存在
正因为它们是按这样的一个次序
进行预处理组织的
所以使得我们
在每一个位置上的性能
都能够做到是output sensitive
以至于我们总体的
这个时间复杂度
可以做到是output sensitive
好了 这样的话
我们就圆满的
用一个高效率的方法
解决了1D stabbing query的问题
但是不要忘了
我们最终的目标还不止于次
我们最终的目标应该是
2D version
最初的那个二维的问题
才是我们需要着力解决的
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-A. Range Query
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-C. kd-Tree: Structure--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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-E. Stabbing With A Segment
--08-E-03. Query Algorithm (1)
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-F. Grounded Range Query
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-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
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--08-J-11. Constructing A Segment Tree
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--08-J-14. Inserting A Segment (3)
-K. Vertical Segment Stabbing Query