当前课程知识点:计算几何 > 08. Windowing Query > K. Vertical Segment Stabbing Query > 08-K-03. Associative Structure
请注意
我们这里所谓的y方向的
那个range query
还不完全是一维
因为我们注意到
它大致是这样的一个形式
也就是在
一个具体的slab中
尽管我们的每一条
输入的interval
如果跟它有交的话
确实会严格的跨越它
但是此跨越彼跨越
不见得在任何一个位置上
都是那么明确的
而我们的stabbing query的位置呢
其实是在某一个方向上的
刚才说的一条线段
我们要针对它的下端点和上端点
所确定的那个范围
来做这样的查找
这个情况
与我们的一维的range query
貌似不一样
但是我要说的是
如果你仔细观察一下就会发现
它何尝从本质上讲
不就是一个一维的range query呢
其实所谓的是不是一维的range query
关键的是在于
这些组成的这些元素
也就是intervals
跨越这个区间的这些intervals
是否能够定义一个线性的次序
如果能 我们就能在那基础上
做binary search或者树型的查找
如果不能那就得另想别的方法
幸运的是 这里可以做到
你能看得出来吗
如果你还没有看出来的话
我们不妨来回顾一下
在我们做point location的时候
其中有一个方法叫做slab method
在那里我们要将整个的空间
分成一个一个的slab
那里头的每一个slab
和这里的每一个slab
其实是颇为类似的
甚至从本质上讲就是一码事
我们来看难道不是这样吗
那里的所有的那些线段
也会将这个slab
切分成一个一个的梯形
这里依然是如此
更准确的讲
他们之间确实可以通过
某种的高度的概念
来相互比较高低
在任何的一个特定的
查询的那个位置上都是如此
那么这种高低
准确的用什么来体现呢
这就要回到我们在第一章
所学过的那个最重要的技术
也就是To-Left tests
我们说你只要把比较器换成这个
同样就可以在横跨
这样一个基本的interval
这样的所有的那些intervals上
来做有效的高效的查找
包括可以将它们按照这种逻辑的次序
组织成一颗搜索树
具体来讲也就是
我们前面讲过的
比如range tree
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-E. kd-Tree: Performance--作业
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