出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树(Red-Black Tree ),B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree).前三者是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关,那么降低树的深度自然会提高查找效率. 但是咱们有面对这样一

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间搜索等问题.举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20英里以内所有的餐厅.如果没有R树你会怎么解决?一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,一个字段记录经度,另一个字段记录纬度.这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求.如果一个地区有100家餐厅的话,我们就要进行100次位置计算操作了,如果应用到谷歌地图这种超大数据库中,我想这种方法肯定不可行吧. R树就很好的解决了这种高

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

https://blog.csdn.net/peterchan88/article/details/52248714 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v. 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间搜索等问题.举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20英里以内所有的餐厅.如果没有R树你会怎么解决?一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,一个字段记录经度,另一个字段记录纬度.这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求.如果一个地区有100家餐厅的话,我们就要进行100次位置计算操作了,如果应用到谷歌地图这种超大数据库中,我想这种方法肯定不可行吧. R树就很好的解决了这种高

  作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree

转自:http://blog.csdn.net/houzuoxin/article/details/16113895 R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间搜索等问题.举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20英里以内所有的餐厅.如果没有R树你会怎么解决?一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,一个字段记录经度,另一个字段记录纬度.这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求.如果一个地区有100家餐厅的话,我们就

第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型(基于对象)Entity-based models (or object based) 常用的空间数据查询方式 空间数据获取的方法 R树 简介 R树的数据结构 一个更具体的使用场景 一棵R树满足如下的性质: 结点的结构 R树的操作 搜索 插入 插入操作存在的情况 如何合理地分裂到两个组 删除 另一个例子再次理解删除 第二部分 R树的Java实现 UML 第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型(基于对象)Entity

R树数据结构 备注:参考wiki的内容. 简介 Guttman, A.; “R-trees: a dynamic index structure for spatial searching,” ACM, 1984, 14 R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间存储数据,搜索等问题. 例如: 用手机查找附件商圈的所有餐厅.如果用经纬来记录餐厅的坐标(x,y), 这两个字段储存在数据库中.我们就需要遍历所有的位置信息,然后计算是否满足要求.如果是谷歌地图这种大数据库,遍历

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 在之前的博客中,我分别介绍了基于网格的空间索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/5148185.html)以及四叉树和网格结合的联合索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/6641449.html),要解决的问题均是判断一个点落在了面图层中的哪个面要素中.单从算法层面上分析,以上两种索引

R Tree 第一步,创建R树类. 构建一个RTree生成器.用以创建tree对象. 例子:var tree = new RTree(12) var RTree = function(width){ var _Min_Width = 3; // Minimum width of any node before a merge var _Max_Width = 6; // Maximum width of any node before a split if(!isNaN(width)){ _Mi

题目链接:https://vjudge.net/problem/SPOJ-GSS1 GSS1 - Can you answer these queries I #tree You are given a sequence A[1], A[2], ..., A[N] . ( |A[i]| ≤ 15007 , 1 ≤ N ≤ 50000 ). A query is defined as follows: Query(x,y) = Max { a[i]+a[i+1]+...+a[j] ; x ≤ i

题目链接:https://vjudge.net/problem/CodeChef-ANDMIN Read problems statements in Mandarin Chinese, Russian and Vietnamese as well. You are given an array of N integers. You should support the following queries on this array. 0 L R : Find the minimum integ

参考文档: avl树:http://lib.csdn.net/article/datastructure/9204 avl树:http://blog.csdn.net/javazejian/article/details/53892797 红黑树:http://daoluan.net/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84/%E7%AE%97%E6%B3%95/2013/09/25/rbtree-is-not-difficult.html trie树:https

1.R树及其变种:百度百科 2.R树详介:http://blog.csdn.net/jazywoo123/article/details/7792745 3.R树及变种小结 R树:叶子节点或中间节点都可能有交集.衡量指标有查询性能和更新性能,更新通过删除和插入实现. R+树:不允许中间节点有交集,所以与R树相比,查询效率较高,但插入.删除效率较低 R*树:最有效的R树变种,但插入性能较低 压缩R树:空间数据集是预先己知的,通过预先对数据进行合理有效的组织,可以保证其具有很高的空间利用率和良好的查

目录 前言 geopandas简介 子区域数据分类统计 总结 一.前言        最近碰到一个需求,需要统计某省内的所有市的某数据分布情况信息.现有该省的数据分布情况以及该省的行政区划数据.我通过geopandas库实现了这一需求,在这里简单记录之,供需要的人借鉴. 二.geopandas简介 想必大家对pandas都不陌生,它是一个开源的强大的Python数据分析工具.pandas确实做到了灵活.快速.高效的进行数据处理,而geopandas是在pandas的基础上添加了对空间数据的支持,

在现实地图应用中,有个比较常见的问题,比如,你到了一个地方,想查查附近1km内有什么饭店. 这时地图应用就可以马上查询出周围有什么饭店,如果让你设计,你会怎么设计.假设局限在中国的地图上,共有1000000(用N表示)家饭店,每个饭店就2个信息量(经度x与纬度y),你现在到了某个地方(三个信息量,经度x2与纬度x2,还有以你为中心圆的半径 R个单位),假设这些数据在内存中是有序的,并且在小范围内点与点的信息存在邻接表内. 方法一:枚举,这个通过你所在的坐标与N个饭店进行比较,在R范围内的就输出,

从B树.B+树.B*树谈到R 树 QuadTree(四叉树) 四叉树空间索引原理及其实现