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我找到的唯一合理的幻灯片集是this,在第15页中说,对于建筑:
按其x坐标值对所有点排序,并将它们存储在
平衡二叉树(即范围树)的叶节点
从根开始,每个节点在其子树中包含其未被存储的y坐标的最大值。
树中较浅的深度;如果不存在这样的节点,则节点
是空的
我实现了一个range treejust before,因此根据我在那里使用的示例,我现在有了(对于优先级搜索树):
7
------ 0 ---------------------
| |
6 6
---- -3 ---- ---- 4 ------
| | | |
4 2 1 3
---- -4 - -2 --- 3 --- 5
| | / \ | | / \
0 (-3,4) (-2,2)(0,7) NIL (4,-4) (5,3)(6,-1)
-5 2
/ \ / \
(-5,6) (-4,0) (2,1) (3,6)
mid_x
max y
max_y
值(引号中的第二个项目符号),7、6、4、0。
0
和点
(-5, 6)
(6不使用,因为它用于第2级)。
最佳答案
你最后的逻辑还是正确的。当您点击标记为(6,-3)的节点时,-5,6)值应该已经被拾取。
现在,我不是数学专业的学生但总的来说是这样的。在您实现的优先级搜索树中,实际上是在搜索两个独立的条件。
对于x,这是对范围的简单二进制搜索。
对于y,您实际上是将其作为优先级树进行搜索(适合搜索y:inf或-inf:y,这取决于您使用的是max还是min)
注意,在第15页的底部,它指出树适合于半无限范围(一个是无限的)。继续往下读,你会看到树是如何为y的半无限范围优化的。
简而言之,由于树是以x作为二进制搜索,y作为优先级(使用最大剩余值)构建的,因此最佳搜索是[x1:x2],[y1:inf]。
树中的每个节点实际上存储了两个东西。
一。x的中点(或左树中的max-x,以及向左或向右遍历的决定基于>x检查)。
2子树中y值最高的点,它没有被加到上一个子树中。
搜索算法基本上是这样的从根开始,使用[x1:x2],[y1:inf]条件
一。检查指定给节点的点的y值。如果y>y1,则转到2,否则停止向下遍历(因为指定给节点的点具有最高的y值,如果检查失败,则其下没有其他节点可以完成[y1:inf]。
2检查点的x值是否在[x1:x2]范围内如果是,请在输出中包含该点继续执行步骤3,无论是否包含该点。
三。检查节点的“中点”值(我们称之为mx)。如果mx在[x1:x2]范围内,则沿两条路径遍历如果mx小于[x1:x2],则向左移动。否则向右移动。对于所遍历的每个路径,请返回到步骤1。
编辑非常长的文本:
让我们来看看你的例子。我用字母(点的“名称”)对每个点做了额外的注释。现在,每个节点都具有点的名称格式,其y值在父项中,其下方的“中间范围”x。对于叶节点,那些带有“*”的节点意味着它们已经被分配到树的某个位置,如果到达它们,应该被视为零。
7(E)
------ 0 ---------------------
| |
A(6) G(6)
----- -3 ----- ---- 4 --------
| | | |
C(4) D(2) F(1) I(3)
---- -4 - -2 --- 3 --- 5
| | / \ | | / \
B(0) C*(-3,4)D*(-2,2)E*(0,7) NIL H(4,-4) I*(5,3)J(6,-1)
-5 2
/ \ / \
A*(-5,6)B*(-4,0) F*(2,1) G*(3,6)
关于algorithm - 优先搜索树困惑,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37222215/
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