当前课程知识点:计算几何 > 08. Windowing Query > E. Stabbing With A Segment > 08-E-04. Query Algorithm (2)
这件事
虽然是我们心要计算的
但是方法实际上我们已经会了
难道不是吗
我们已经在前面介绍过
如何来高效的实现
2D range query
所以这里如果你原来的算法
是现成的话
我们不妨直接来套用它
也就是说
针对于这样一个形式的range
我们要将所有这些interval的
左端点取出来
做一个query
当然你要放心
我们这里的所谓的那个点取出来
左端点取出来
并不是临时去做的
实际上 我们预处理的时候
已经做好了
难道不是吗
它们都已经被存放在
当前这个interval tree中
当前这个结点所对应的
那个L-tree中了
而且这个L-tree
刚才我们刚刚讲过
它本身就是一个2D range tree
恰好 我们要做的
就是range query
而已经准备好了一棵range query
这样的一个range tree
那么我们不妨
就直接将这个和那些点集
输入进去
做query完了
所以 它们必然
最终就会报告出来
所有的这类的红色的interval
当然在这个时候它们是二维的
所以我们宁愿称它们做segments的
请注意
这里我们所挑出来的这些segments
都是来自于原来的S_mid中的
它们未必是
囊括了所有需要报告的部分
但是不要紧
其他的部分迟早会报告出来的
我们来看看都有谁
比如说你会注意到
这里还有一个 这一条
虽然的确是和这个segment相交的
但是在当前
它还没有被判断出来
请放心 不要紧
因为我们可以看到
它必然是属于
对当前这个节点而言的S_left
那个集合中
所以它必然会在它的后代中
会妥帖地妥当的进行存储
并且组织
所以只要我们继续地
沿着它的左后代
继续搜索下去
或早或晚都会将它捉拿归案
找出来
而其它的一些呢
比如像这些
虽然它没在这个区域里
但是你要知道它并没有和它相交
而反过来
我们也确实没有在它们身上
花费更多的时间
而另外再次强调一下
右侧的所有的那些部分
都因为永远不可能
和这条线段相交
被我们这个算法
聪明的 智能的给剪除掉了
我们现在来看那个算法
确实做的就是这样的两件事
在这种情况下
我们首先要调用此前的算法
做一个2D range query
接下来
我们只要沿着一个分支
具体来说
也就是左侧的那个分支
继续的递归搜索下去
好了 这种情况你要是会了
那么把它翻转过来
完全对称的情况
也就是这个情况
也没有多大的理解上的难度了
这个留给你
在课后自己不妨画画图
来验证一下
好 同样的还有第三种
也就是极强的
几乎是零概率的事件
就是二者正好重复的情况
这种情况
我也不想再多花时间了
基于我们前面所讲的
interval tree的那种
搜索的情况的分析
我相信你自己在课后
应该能够对它的功能和它的过程
有清晰的了解
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-H. Trapezoidal Map--作业
-I. Constructing Trapezoidal Map
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-A. Range Query
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-A. Range Query--作业
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-B. BBST--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
-F. Range Tree: Structure
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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
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-B. Stabbing Query
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-C. Interval Tree: Construction--作业
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-D. Interval Tree: Query--作业
-E. Stabbing With A Segment
--08-E-03. Query Algorithm (1)
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--08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan
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-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
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-H. Priority Search Tree--作业
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-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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--08-J-11. Constructing A Segment Tree
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-K. Vertical Segment Stabbing Query