ランダム化された増分ドローネ三角形分割アルゴリズムの最悪のケースは何ですか?


9

ランダム化された増分デローネー三角形分割アルゴリズムの予想される最悪の場合のランタイム(計算幾何学で与えられる)はことを知っています。ワーストケースのランタイムがΩ n 2)であることを暗示する演習があります。これが実際に当てはまる例を構築しようとしましたが、これまでのところ成功していません。O(nlogn)Ω(n2)

それらの試みの1つは、ステップrでポイント追加するときに、約r 1のエッジが作成されるようにポイントセットを配置して順序付けすることでした。prrr1

別のアプローチには、ポイント配置構造が含まれる場合があります。ステップrでポイントを見つけるためにポイント配置構造内で取られるパスができるだけ長くなるようにポイントを配置してください。prr

それでも、これらの2つのアプローチのどちらが正しいとしても(どちらかと言えば)どちらが正しいかわからないので、いくつかのヒントを教えてください。


3
いくつかの適切に選択されたrについて、すべての点を曲線してみてください。y=xrr
Peter Shor

回答:


9

最初のアプローチは、次のように形式化できます。

LET 任意の集合であるn個の放物線の正のブランチ上の点Y = X 2。つまり、 P = { t 1t 2 1t 2t 2 2t nt 2 n}は 、いくつかの正の実数t 1t 2t nPny=x2

P={(t1,t12),(t2,t22),,(tn,tn2)}
t1,t2,,tn。一般性を失うことなく、これらのポイントに昇順のインデックスが付けられていると仮定します:0<t1<t2<<tn

主張: Pのドローネ三角形分割では、左端の点t 1t 2 1は、Pの 1つおきの点の近傍です。P(t1,t12)P

この主張は、P0 < t 0 < t 1で新しい点を追加すると、Delaunay三角形分割に新しいエッジがn個追加されることを意味します。したがって、帰納的に、ポイントを右から左の順序で挿入することにより、PのDelaunay三角形分割を段階的に縮小すると、作成されるDelaunayエッジの総数はΩ n 2)になります。(t0,t02)P0<t0<t1nPΩ(n2)


0<a<b<cC(a,b,c)(a,a2),(b,b2),(c,c2)

C(a,b,c)(t,t2)a<t<bc<t

(a,b),(c,d),(e,f),(g,h)

|1aba2+b21cdc2+d21efe2+f21ghg2+h2|=0
(t,t2)C(a,b,c)
|1aa2a2+a41bb2b2+b41cc2c2+c41tt2t2+t4|=0
4×4
()(ab)(ac)(bc)(at)(bt)(ct)(a+b+c+t)=0
(t,t2)C(a,b,c)t=at=bt=ct=abc<00<a<b<cC(a,b,c)(t,t2) C(a,b,c)abc<t<ab<t<c

ヒント(証明なし)がほしかったのに、ありがとうございました;)
Tedil
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.