摘要。在本文中,我们研究了如何有效地订购一组不精确的点。在一个维度上,一组点的顺序是它们从低到高的排序顺序。预处理模型中的一组不精确点由一组n个不确定性区域r = {r 1,r 2,。。。r n}和一组n点p = {p 1,p 2,。。。p n},使每个ri∈R都有一个相关点pi∈P。在一个维度中,集合R是一组间隔,该间隔诱导部分顺序,以使基础真实点P的总顺序p扩展了该部分顺序。我们展示了如何预处理r引起的部分顺序,以便在点集P下,我们可以在不确定性区域最佳时间中揭示基础总顺序。特别是,我们用一个措施来参数重叠的程度,我们称之为r的歧义,我们证明r的歧义是对点p进行分类所需时间的下限。本文可以看作是部分信息下排序的几何变体,这是计算机科学中的一个研究主题。