当前课程知识点:计算几何 > 08. Windowing Query > I. 2D-GRQ Using PST > 08-I-06. Query Time (1/3)
在经过了刚才的
一系列准备工作之后
我们终于可以向最终的目标
发起总攻了
也就是我们最终来验证一下
在新的这样的一种
数据结构的支撑下
我们完成刚才那种
grouned range search
它所对应的query time是多少
就像这幅图所画的那样
我们刚才所做的种种的准备工作中
最重要的一项其实就是
对所有的点来做这种颜色的分类
对它们进行染色
我们知道我们整个的这个算法
其实无非就是在处理
它们各个顶点
我们所需要的时间
自然也就分配在这样的
一个一个的具体的顶点上
我们分别只要能够界定出
每一类顶点
我们花费了多少时间它们的总和
也自然就是我们总体的时间消耗了
我们来清点一下
也是一个回顾
刚才我们究竟分出了几类点
哪几类点
它们分别是什么样的
首先我们来看到的
是这个黄色的点
也就是在这个图中的这些
这些这些点
从计算的角度来看
我们当然是希望这种点
越多越好
没错
因为这种点
按照我们刚才的逻辑
都是成批的 整体的
作为一棵子树被识别出来
扔掉了的
在它们身上 实质上
我们并没有花费任何的时间
我们没有任何的时间
花费在这上面
所以首先它们可以被忽略掉
接下来呢我们还有两类点
一个是所谓的红色的点
我们把它标记为A
其实暗示的就是accepted
它们是被接收了的
被报告出来的
我们的答案的一部分
我们的所有的答案
都是由这些红色的点所组成的
好 这些点上
我们需要花费多少时间呢
不难看出在这类点上
我们每一个花费的都是常数时间
所以这类点有多少个
我们花费的时间总量
也就是多少个
那么这种点有多少呢
不要忘了
我们有一个标记
也就是这个r
我们用它来表示
我们的output size
既然这些红色的点就是output
所以这些点总数
也自然的就是这个r
我们在它们身上花费的时间
累计不超过r
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-H. Trapezoidal Map--作业
-I. Constructing Trapezoidal Map
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-J. Performance Of Trapezoidal Map
--06-J-03. Number Of Ray Trimmed
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--06-J-06. Time For Point Location
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-A. Range Query
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-B. BBST--作业
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-C. kd-Tree: Structure--作业
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-D. kd-Tree: Algorithm--作业
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--07-E-01. Preprocessing Time + Storage
-E. kd-Tree: Performance--作业
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-F. Range Tree: Structure--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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-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
-H. Priority Search Tree
--08-H-03. Sibling Partitioning
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-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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-K. Vertical Segment Stabbing Query