Course Information: In many areas of computer science such as robotics, computer graphics, virtual reality, and geographic information systems, it is necessary to store, analyze, and create or manipulate spatial data. This course deals with the algorithmic aspects of these tasks: we study techniques and concepts needed for the design and analysis of geometric algorithms and data structures. Each technique and concept will be illustrated on the basis of a problem arising in one of the application areas mentioned above.
제공자:
Geometric Algorithms
EIT 디지털이 강좌에 대하여
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중급 단계
완료하는 데 약 18시간 필요
영어
자막: 영어
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EIT 디지털
EIT Digital is a pan-European organization whose mission is to foster digital technology innovation and entrepreneurial talent for economic growth and quality of life. By linking education, research and business, EIT Digital empowers digital top talents for the future.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 7시간 필요
Plane Sweep Algorithms
In this module we will discuss an algorithm for line segment intersection that does not only depend on the input size, i.e. the number of line segments, but also on the output size, i.e. the number of intersections. This algorithm uses the Plane Sweep technique, which is applicable to many algorithmic problems in the Euclidean plane.
완료하는 데 7시간 필요
4개 동영상 (총 25분)
4개의 동영상
Plane Sweep: Concept6m
Data Structures for Plane Sweep Algorithms8m
Line Sweep: Missing Parts4m
4개 연습문제
Plane Sweep: Concept15m
Data Structures for Plane Sweep Algorithms20m
Line Sweep: missing parts20m
Line Sweep Algorithms15m
완료하는 데 7시간 필요
Voronoi diagrams and Delaunay triangulations
In this module we will introduce the notions of Voronoi diagrams and Delaunay triangulations and its properties. Furthermore we will an algorithm for constructing Delaunay triangulations using the technique of randomized incremental construction. We will see how to analyze these types of algorithms.
완료하는 데 7시간 필요
8개 동영상 (총 45분)
8개의 동영상
Voronoi Diagrams: Structure4m
Complexity of Voronoi Diagrams4m
Delaunay Triangulations5m
Angle-Optimal Triangulations6m
Legal Triangulations5m
Randomized Incremental Construction4m
Randomized Incremental Construction: Analysis10m
4개 연습문제
Voronoi15m
Triangulations15m
Randomized incremental construction20m
Voronoi Diagrams and Delaunay triangulations15m
완료하는 데 4시간 필요
Orthogonal range searching
In this module we will introduce the problem of range searching. We will first look at the one dimensional case and later on generalize to higher dimensions. We will see two data structures that allow for range searching, namely KD Trees and Range Trees. We will compare them by looking at construction time, space usage and query time.
완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 43분)
6개의 동영상
1D Range Searching6m
KD Trees5m
Queries in KD-Trees7m
Range Trees7m
Range Trees: Extensions10m
3개 연습문제
KD-trees20m
Range Trees20m
KD and range trees30m
자주 묻는 질문
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