当前课程知识点:计算几何 > 08. Windowing Query > I. 2D-GRQ Using PST > 08-I-08. Query Time (3/3)
好了
现在我们只剩下最后一类点
也就是在这种例子中
被标识为绿色的那些点
这些点它的特征你还记得吗
没错
这些点都是被淘汰的点
但是淘汰的原因是因为
它们的x坐标是非法的
所以我们也不妨称之为BX
暗示着是bad x
那么这类点貌似也非常的多
甚至很多
但是不要急
我们同样经过冷静的观察
会发现其实它们的总数
也是受限的
我想你或许已经
看出这个结论来了
是的
就像我们在此前所讲的那个
一维的堆结构中
进行搜索一样
还记得那个时候
我们所淘汰的那些点吗
我们说过貌似它们的数量
也不能够界定
但实际上它们也能界定
原因在于除了那个根结点之外
其他的这类结点
都会拥有一个父亲
它的父亲必然是被接收了的
在这里头只不过推广到二维
表述上略有变化而已
我们来关注一下
所有这些绿结点的父亲
无论是它的父亲 它的父亲
还是它的父亲
我们会发现绿结点的父亲
绝对不会是黄色的结点
很荒谬
因为黄色的已经被剪枝掉了
它怎么会有后代呢
我们根本没有到达它的父亲
所以也不可能到达它
同时也不可能本身是一个
绿的父亲
这说明什么呢
这说明这类绿色点的总数
无非就是此前那种红色的
也就是标记为A的那种点
以及BY
也就是刚才标记为蓝色的那一类点
它们的总数之和
所有这类绿色的点的总数
不超过它们的父亲的总数
而它们的父亲就这两类
非红即蓝
这样的话
我们就自然的得出了一个结论
绿色的这些点的数目
累计不超过红色的
也就是r
再加上蓝色的
也就是logn
O(r+logn)
总体从渐进来讲
无非也是如此
好
这样我们清点一下
我们做的所有的这一切中
所做的工作
最后我们得出结论就是说
我们通过用一棵PST
来替换此前的range tree
使得我们同样可以在r
再加上logn的时间内
把所有那些type B类型的
segments报告出来
你或许会觉得
这没有什么新鲜的
因为从时间复杂度的角度来看
这样一个性能
和我们此前
也就是上一节所介绍的
用2D range tree的方法
是一样的
但是不要忘了
我们这一节的目标
实际上不是在这
我们是需要在将时间复杂度
依然保持在
这样的一个尺度的前提下
去改进上一节那个方法的
空间复杂度
请注意我们所做的工作
无非是将上一节所使用的
那样一棵二维的
复杂的树型结构
替换成这样一棵一维的
简明的PST
二者的功效一样
时间效率也一样
但是我们已经可以清楚的看到
这样一种结构
所消耗的总体的空间
已经在悄然之间
从O(nlgn)优化到了O(n)
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