Квадродеревья
Определение и построение
Квадродерево — дерево, каждая внутренняя вершина которого содержит 4 ребёнка. Любому узлу квадродерева соответствует некоторый квадрат. Если внутренней вершине
соответствует какой-то квадрат , то её детям соответствуют четверти квадрата (см. картинку).Вообще говоря, квадродеревья могут быть использованы для разных целей и хранить разные данные, но нам они нужны для перечисления точек в произвольном прямоугольнике, соответственно, хранить в них будем какой-то набор точек.
Пусть дано множество точек
, для которого нужно построить квадродерево. Начнём с некоторого квадрата , содержащего все точки из . Если он не дан явно, его можно легко найти за линейное время от числа вершин. Пусть . Обозначим . Тогда:- если содержит не больше одной точки, то квадродерево состоит из одного листа, которому соответствует квадрат ;
- иначе корнем дерева делаем вершину , которой соответствует квадрат , а его дети — , и им соответствуют квадраты , , , . Затем таким же образом рекурсивно превращаем каждого ребёнка в квадродерево для множества точек, лежащих в соответствующем квадрате.
Леммы и теоремы
Сперва оценим глубину квадродерева. Если какие-то две точки лежат очень близко, то процесс построения может продолжаться очень долго, поэтому глубину невозможно оценить функцией от числа вершин.
Лемма: |
Глубина квадродерева для множества точек не превосходит , где — наименьшее расстояние между двумя точками из , а — сторона квадрата, с которого начинается построение квадродерева. |
Доказательство: |
Сторона квадрата на глубине | , очевидно, равна . Максимальное расстояние между двумя точками внутри квадрата достигается, когда они являются вершинами диагонали, то есть на глубине расстояние между любыми двумя точками в одном квадрате не превосходит . Поскольку внутренняя вершина квадродерева содержит хотя бы 2 точки в соответствующем ей квадрате, то , так как — минимальное расстояние между точками в . Отсюда следует, что . Значит, глубина любой внутренней вершины не превосходит , из чего следует утверждение леммы.
Размер дерева и время построения будут также зависеть и от
— мощности .Теорема: |
Квадродерево глубины для точек содержит вершин и может быть построено за . |
Доказательство: |
Поскольку каждая внутренняя вершина имеет четырёх детей, то суммарное число листьев будет , где — число внутренних вершин. Поэтому достаточно доказать оценки лишь для внутренних вершин.Каждая внутренняя вершина содержит хотя бы одну точку в соответствующем ей квадрате. Заметим, что квадраты с одного уровня не пересекаются и полностью покрывают весь исходный квадрат (в котором При построении квадродерева наиболее длительная операция на каждом шаге — распределение точек по четвертям текущего квадрата. Таким образом, время, затрачиваемое на одну внутренню вершину, линейно зависит от числа точек в соответствующем ей квадрате. Как отмечалось выше, на одном уровне суммарно во всех внутренних вершинах не больше точек). Значит, число внутренних вершин одного уровня не может первосходить . Из этого следует, что всего внутренних вершин . точек, из чего следует доказываемая оценка. |
Перечисление точек в произвольном прямоугольнике
Пусть на вход подаётся некоторый прямоугольник
, для которого надо вернуть все точки из множества , которые принадлежат этому прямоугольнику.Алгоритм следующий:
- если мы лист, то просто проверяем, лежит ли наша точка в , и возвращаем её, если да;
- иначе запускаемся от детей и возвращаем объединение всего того, что вернули дети.
Псевдокод можно посмотреть здесь. Там немного по-другому (хранят не больше 4-х точек в каждой вершине дерева, а у нас подразумевается, что точки явно хранятся только в листьях), но в целом почти такой же.
Если совсем кратко, то запрос выглядит так:
if (P is a leaf) then if (P.point in M) then report P.point for each child C of P do if C.region intersects M then QTree-RangeSearch(C, M)
Тут говорят, что работает за . Видимо, так и есть, но я пока не понял, как это обосновать, может показаться, что .
Ну а вообще, можно делать по-тупому за
, но, видимо, так обычно быстрее получается.Литература
- van Kreveld, de Berg, Overmars, Cheong — Computational Geometry. Algorithms and Applications. Страница 309.