第5章探索正交区域查找:数据库查询5.1一维区域查找125组点。这类查询涉及在特定范围内查找记录,转化为“找出落在特定与坐标轴平行的d维(超)长方体内的所有点”的问题。在计算几何中,这类查询称为矩形区域查询或正交区域查找。本章研究支持此类查询的数据结构。5.1一维区域查找首先处理一维情况,输入数据为一条直线上的点集P := { p1, …, pn }。需要查询在某一维矩形[x : x']内的所有点。问题可以有效解决,利用平衡二叉查找树T存储P的各点。T的叶子存储P中的各点,内部节点记录划分的数值。将(内部)节点v的划分值记为xv。假设:v的左子树存储不超过xv的所有点,右子树存储严格大于xv的所有点。图5-3显示了二分查找树上的一维区域查找。要报告区间[x : x']内的所有点,查找x和x'在T中的位置,叶子μ和μ'之间的点即在区间[x : x']内的点。
美国数学建模竞赛1985-2017年题目汇编中文版翻译及解析
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当 n > 1 时,T(n) 满足递推关系式:T(n) = O(n^(1+ε/2)) + ∑vT(nv)其中和式遍历根节点的所有子节点。
由于不同类别之间没有公共点,∑v nv = n,因此递推关系式的解为 T(n) = O(n^(1+ε))。
如果 k 个点位于查询三角形中,只需额外花费 O(k) 时间即可报告它们。这些点存储在叶节点中,可通过遍历每个子树报告它们。
由于每个内部节点的度数至少为 2,因此内部节点数量与叶节点数量成正比,所需时间与报告的点数量成线性正比。
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美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM) 是一项国际性的竞赛,培养学生的创新思维、团队合作以及应用数学解决实际问题的能力。2023年的竞赛中,A题 引起了广泛的关注。本资料集合了参赛者所需的参考文章、代码实现、相关论文及深入的思路分析,为参赛者提供了全方位的准备材料。
1. 参考文章
参考文章是理解问题背景和构建模型的基础。这些文章通常包含了问题的历史、相关领域的研究成果以及可能的解决方案方向。阅读并深入理解这些文章,有助于参赛者拓宽视野,找到问题的切入点,从而构建出更贴合实际的数学模型。
2. 代码实现
代码部分是将理论模型转化为实际操作的关键步骤。在数学建模中,代码不仅用于数据处理和计算,还可能涉及到算法的实现和优化。通过查看他人提供的代码,参赛者可以学习到如何高效地运用编程语言,如Python或Matlab,来解决复杂问题,同时也可以避免重复造轮子,节省宝贵的时间。
3. 相关论文
论文部分则提供了前人对类似问题的研究成果,它们可能是解决问题的灵感来源。阅读相关论文可以帮助参赛者了解现有的最佳实践,评估不同方法的优缺点,并可能发现新的研究角度。在论文中,常常能找到严谨的数学推导、实验结果和验证方法,这些都是建立可靠模型的重要依据。
4. 思路分析
思路分析部分是整个资料的核心价值所在。它记录了专家和过往优秀参赛者的解题思路,包括他们如何定义问题、选择合适的模型、实施求解策略以及最终得出结论的过程。通过学习这些分析,参赛者可以掌握如何从复杂问题中抽丝剥茧,形成清晰的建模逻辑,同时也能借鉴他们在处理困难和挑战时的应对策略。
这份2023年美国大学生数学建模竞赛A题的资料集为参赛者提供了宝贵的资源,它涵盖了从问题理解到模型构建的全过程,是提升竞赛表现的有力工具。无论是在问题定义、模型选择、代码实现还是结果解释阶段,都能从中受益。参赛者应当充分利用这些资源,结合自身的知识和创造力,打造出富有创新性和实用性的解决方案,以在竞赛中取得优异成绩。
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