当前课程知识点:计算几何 > 08. Windowing Query > F. Grounded Range Query > 08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan
但这个时候我们注意就会发现
最左侧的这个负无穷
它所对应的这个那一撇是什么样的
我们就会发现
它必然沿着这个最左侧这个路径
也就是我们说的
最左侧路径一直下去
不会有任何向右的拐弯
这一条反而是严格单调的
所以就说明我们的search
实际上是固定的
在这种特殊情况下它是根本一成不变的
永远指向全局最小的
或者说最靠左的那个顶点
这个点既然是固定的不用搜索的
当然我们也不需要花费时间
而且我们前边也能够看的出来
对于任何这样一个range来说
所有答案是彼此相邻
自己构成这样一个区间的
所以一旦我们知道它第一个
我们就可以在原来这个序列中
顺藤摸瓜找到第二个第三个第四个
一直找下去
直到我们找到最后一个
以至于再往前走一步
迈出这个区间
所以从这个角度来看
我们会发现原来正规正据的方法
如果时间复杂度是r
加上若干个logn的话
我们就会发现
针对这样一个特殊情况
如果我们利用最左边
是固定的性质的话
我们可以在r的时间内
直接就可以把这个点报告出来
如果说还要有什么额外负担
不是logn 而是1
这个1即包括你找到这个第一个点
O(1)的时间
同时还包括了
你需要花费O(1)的时间
最后失败一次
验证你已经走出这个边界了
但无论如何都是一个常数
而不在是这里说的logn
好 清点一下我们发现了什么
我们不仅发现了这个问题特殊性
而且我们还发现了
它居然可以用我们此前
觉得不屑一顾的一个非常简便
在简便不过的
直接基于现行扫描的一个方法
就可以使时间复杂度很快降下来
这就是我们所说的通过眼睛观察
发现上天已经事先注定好的
提供给你的便利条件
我们成功的运用了它
使得我们计算更加有效了
当然我们远远还不满足于这样例子
因为这只是一维的情况
而我们真正最后关心的是二维情况
就是我们刚才说的那种
2D grounded range query
很有意思的事
实际上你已经能够看得出来
我们某种意义上讲
刚才所说二维的查询
既然是一个特殊例子
它已经不在是一个严格二维查询
大致来说是一个1.5维的range query
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