当前课程知识点:计算几何 > 08. Windowing Query > J. Segment Tree > 08-J-03. Discretization
那么所谓的segment tree
它所依赖的那种朴素的思想
实质上是来自于一个非常深邃
但实际上又是非常简明的
观察结论
也就是说在我们做过了
刚才的那样一个
elementary interval的划分
剖分之后
我们居然会发现
在每一个这样的elementary interval中
如果我要去做穿刺查询的话
它们答案居然是雷同的
完全一样的
我们在这里就可以针对
刚才所举的那个例子来看一下
在经过了element interval
这么样的一个refinement之后
除掉最左侧和最右侧
那两个无界的
我们暂时不考虑之外
中间的这些element interval
是不是符合刚才说的那一条
来看一下
比如对于这个EI来说
我在其中任何的一次
穿刺查询的答案
其实确实都是一样的
谁呢
你会看到在这个区间
无论你怎么穿刺
能刺到的只有这一个
只有这样一个interval
答案是一样的
好
如果我切换到这个interval
你会发现这个interval的答案
在内部也是一样的
也就是说它确实只会包含
这里闪动的红绿紫这三条interval
不多也不会少
只要你的查询
是限于这个范围之内的
好 这个呢
也是如此
绿的和紫的
这个又是三条
只不过是黄的替换了红的
好
这个是两条这个是一条
诸如此类
确确实实我们可以看到
经过了这样的剖分之后
在这样得到的一系列的EI中
每一个具体的EI中
不管你在什么位置做查询
穿刺查询的结论都是一样的
既然如此我相信敏锐的你
已经能够想到
如何来利用这个结论了
没错
我们只需要将所有的这些EI
按照某一个方向
比如说水平方向来做一个排序
将它整理成一个有序的
可查找的结构
哪怕是最朴素的一个向量结构
接下来呢
接下来我们就可以快速的
来完成查询了
具体来说无论什么时候
一旦你给定了
一个查询的位置
我们都可以在刚才
预先准备好的那个sorted vector中
做一次查询
就可以找到那个对应的EI
并且相应的直接把原来
可能预存的那种结果
报告出来就可以了
看到吗
一次查找一次报告
所需要的时间是多少呢
我们可以看到
这个整个既然已经组织成了
一个sorted vector
所以你可以施展你有的
所有的那些技巧
比如说binary search
相应的时间成本呢
不会超过O(logn)
而你这个报告所需要的时间
无非就是output size
二者之和
就是我们
针对这种情况
利用这种策略和思路
所得到的解决方案
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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
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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
-D. Interval Tree: Query
-D. Interval Tree: Query--作业
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-F. Grounded Range Query
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-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
-H. Priority Search Tree
--08-H-03. Sibling Partitioning
-H. Priority Search Tree--作业
-I. 2D-GRQ Using PST
-I. 2D-GRQ Using PST--作业
-J. Segment Tree
--08-J-01. General Windowing Query
--08-J-02. Elementary Interval
--08-J-06. Solving Stabbing Query
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-K. Vertical Segment Stabbing Query