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Exercise4(N¨achsteNachbarn, 3Credits ) Exercise3(Dynamische kd -Trees, 7Credits ) Exercise2( kd -Trees, 6Credits ) Exercise1(JenseitsderallgemeinenLage, 4Credits ) DueDate27.05.2015 AssignmentonGeometricDataStructuresforComputerGraphics-Sheet3

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Academic year: 2021

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Prof. G. Zachmann R. Weller

University of Bremen School of Computer Science

CGVR Group May 20, 2015

Sommersemester 2015

Assignment on Geometric Data Structures for Computer Graphics - Sheet 3

Due Date 27. 05. 2015

Exercise 1 (Jenseits der allgemeinen Lage, 4 Credits)

Bisher sind wir stets von einer gutm¨utigen Verteilung der Punkte, der sogenanntenallgemeinen Lage, ausgegangen, d.h. alle Punkte unterschieden sich in ihrenx- undy-Koordinaten und konnten dadurch stets durch eine achsenparallele Schnittgerade in zwei gleich große Teilmengen aufgeteilt werden.

Leider neigen Datenmengen in der freien Wildbahn selten zu derartiger Gutm¨utigkeit, weswegen man sich auch um unsch¨onere Punktemengen Gedanken machen sollte.

Geben Sie ein Beispiel f¨ur eine Menge von Punkten in der Ebene, die sich durchkeineachsenparallele Schnittgerade in zweigleich große Teile zerlegen l¨asst. Die Menge sollte dabei idealerweise nat¨urlich eine gerade Anzahl von Punkten enthalten.

Exercise 2 (kd-Trees, 6 Credits)

Beschreiben Sie ein Verfahren, der das RechteckR(ν) zu einem Knotenνin einemkd-Tree berechnet.

Gehen Sie dabei davon aus, dass dieses Verfahren in einer rekursiven Traversierung eines kd-Trees verwendet wird.

Exercise 3 (Dynamische kd-Trees, 7 Credits)

Beschreiben Sie Algorithmen, mit denen man effizient Punkte in einem bestehendenkd-Tree einf¨ugen, oder wieder daraus l¨oschen kann. Welche Komplexit¨at haben Ihre Algorithmen?

Die eigentlich notwendige Neubalancierung m¨ussen Sie dabei nicht beachten.

Exercise 4 (N¨ achste Nachbarn, 3 Credits)

Gegeben sei eine endliche MengeP von Punkten in der Ebene. Zu wievielen Punkten ausP kann ein Punkt p∈P der n¨achste Nachbar sein? (Beachten Sie, daß die “N¨achster Nachbar”-Relation nicht kommutativ ist.)

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