当前课程知识点:计算几何 > 08. Windowing Query > H. Priority Search Tree > 08-H-04. Construction
根据刚才的定义
我们已经很自然的可以得到
一个构造算法
也就是任意给你
一个平面上的点集之后
我们都可以按照刚才的策略
就像刚才所说的那样
构造出一棵唯一的
priority search tree
我们来看看怎么来做
还是刚才的那个方法
首先 在任何一个位置上
根是很好明确的
因为按照定义
它就是在x坐标方向最小的那个点
将它找出来它就是
无论它的y坐标是大是小
好 接下来
按照我们的说法
也只需要对它的所有的后代
来进行划分
将它分为左和右两个子集
而且这两个子集
不仅能分出左右
它们的size规模也是相当的
所以这是一个均匀的划分
匀称的划分
为此 也是按照我们刚才的说法
我们需要找出y median来作为分界点
那么其他的后代
我们这里感谢有递归
只要交给递归
就会将他们的后代
按照刚才同样的策略
去执行构造
只不过是具体而微而已
那么这个构造算法
需要多少时间
我想你已经看出来了
作为这样的一个
二分递归的典型的模式
它的是时间复杂度
主要是取决于
在每一个递归实例处
我们所消耗的时间
你可以看出来
在这里实质的时间
只是消耗于找到这个y median
我们要找到它而已
也不要忘了这步
我们是可以在线性时间内就找到的
所以我们很自然的就会
求解出那个典型的递推式
它的时间复杂度应该是O(nlogn)
当然 在有些情况下
你是可以做得更快的
比如 这个输入点集
已经沿着横向是所谓的
presorted
沿着y方向已经有序了
在这种情况下
你应该知道 我们就可以
只需花费更少的时间
找到相应的那个median
于是我们总体
所需要的这个构造的成本
就不再需要nlogn那么多
而可以降到至少渐进的意义上讲
最少的那个O(n)
具体的实现方法
留给你在课后独立的完成
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-C. kd-Tree: Structure--作业
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-E. kd-Tree: Performance--作业
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-F. Range Tree: Structure--作业
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-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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-H. Priority Search Tree
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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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