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KD-Tree 学习笔记

时间:2024-07-28 20:07:47浏览次数:8  
标签:重构 log 递归 KD Tree 笔记 KDT 矩形

KD-Tree 学习笔记

建树

  1. 如果当前超长方体只有一个点,返回这个点
  2. 选择一个维度(轮流)
  3. 选择中位数(\(O(n)\))
  4. 递归

应用

  • 定理

二维 KDT 中节点代表矩阵与任意一个矩形(边界上)有交的只有 \(O(\sqrt n)\) 个。

证明:

考虑一条直线,与KDT的交集,此层最多有两个,递归得到递归式,然后套主定理。

增删改查

  • 查询
  1. 单点是否存在 \(O(\log n)\)
  2. 矩阵和:递归,只处理相交 \(O(\sqrt n)\)

剪枝:维护子树支撑矩形。

  1. 最近邻,\(k\) 近邻 最坏 \(O(n)\),可以用支撑矩形最优性剪枝。
  • 修改

看做线段树,区间就打懒标记

  • 插入

找到单点,然后切割喵 \(O(\log n)\)。

  • 删除

为了维护树形,打删除懒标记,或者像 BST 一样,找到子树内里当前删除点最近的同维度的点,交换到叶子上面,然后删叶子。

  • 重构
  1. 暴力
  2. 替罪羊重构,维护子节点占当前节点大小的比例,作为不平衡度,定义阈值重构。
  3. 根号重构,存储待插入的点,每 \(B\) 次插入重构,修改均摊 \(O(\dfrac nB \log n)\),查询均摊 \(O(B+\log n)\),最优 \(O(\sqrt{n\log n}\)。
  4. 二进制分组,分成 \(\text{popcount}(n)\) 组 KDT,每次插入合并,均摊 \(O(n\log^2n)\)。

KDT 本质上是维护一些偏序关系,一般我们用矩形去套点。

标签:重构,log,递归,KD,Tree,笔记,KDT,矩形
From: https://www.cnblogs.com/MoyouSayuki/p/18328777

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