【简单介绍下R-Tree】

news2024/11/15 1:45:48

在这里插入图片描述

🌈个人主页: 程序员不想敲代码啊
🏆CSDN优质创作者,CSDN实力新星,CSDN博客专家
👍点赞⭐评论⭐收藏
🤝希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正,让我们共同学习、交流进步!

在这里插入图片描述

🚚R-Tree

🚚R-Tree是一种多维索引结构,它广泛用于空间数据索引,例如用来索引地理数据。R-Tree的基本思想是将空间对象按照它们的位置和范围组织进一个树状结构当中。该树状结构使得可以快速查找在某个多维空间区域内的所有对象,因而在地图服务、空间数据库和GIS(地理信息系统)等领域中具有广泛应用。

🚚R-Tree通过将空间对象的最小外接矩形(Minimum Bounding Rectangle, MBR)组织起来以优化空间查询,每个节点代表了空间中的一个区域,每个叶节点存储了指向空间对象的指针,R-Tree的搜索、插入和删除操作都需要对树进行平衡。

🚚以下是一个简单的R-Tree的实现示例,为了简化,这个示例使用Python实现了一个基本的R-Tree结构,没有涉及高级的平衡或者分割策略。

🚚请注意这只是一个非常简单的实现,它没有包括一些R-Tree的优化和常见实践,比如节点分裂的策略等。

class RTreeNode:
    def __init__(self, M):
        self.M = M  # 最大子节点数
        self.entries = []  # 节点的入口列表,可以是MBR或者叶子节点的数据引用

class RTree:
    def __init__(self, M):
        self.M = M
        self.root = RTreeNode(M)

    def _choose_leaf(self, node, mbr):
        # 如果是叶节点,直接返回
        if len(node.entries) == 0 or isinstance(node.entries[0], tuple):
            return node
        # 否则选择一个最少扩展的节点
        best_entry = None
        best_area_increase = None
        for entry in node.entries:
            area_increase = self._mbr_area_increase(entry['mbr'], mbr)
            if best_area_increase is None or area_increase < best_area_increase:
                best_area_increase = area_increase
                best_entry = entry
        # 递归向下查找
        return self._choose_leaf(best_entry['node'], mbr)

    def _mbr_area_increase(self, mbr1, mbr2):
        # 计算合并MBR的面积增加大小
        merged = self._mbr_merge(mbr1, mbr2)
        area1 = self._mbr_area(mbr1)
        area2 = self._mbr_area(mbr2)
        merged_area = self._mbr_area(merged)
        return merged_area - area1 - area2

    def _mbr_merge(self, mbr1, mbr2):
        # 合并两个MBR
        minx = min(mbr1[0], mbr2[0])
        miny = min(mbr1[1], mbr2[1])
        maxx = max(mbr1[2], mbr2[2])
        maxy = max(mbr1[3], mbr2[3])
        return (minx, miny, maxx, maxy)

    def _mbr_area(self, mbr):
        # 计算MBR的面积
        return (mbr[2] - mbr[0]) * (mbr[3] - mbr[1])

    def insert(self, mbr, data):
        # 插入一个新的MBR和相关数据
        leaf = self._choose_leaf(self.root, mbr)
        # 此处应该按照实际的R-Tree算法处理节点分裂
        # 这里简化处理,仅添加入口而不处理分裂
        leaf.entries.append({'mbr': mbr, 'node': RTreeNode(self.M), 'data': data})
        if len(leaf.entries) > self.M:
            print("需要进行节点分裂,这里的实现没有包含该部分。")

    def search(self, node, mbr):
        results = []
        for entry in node.entries:
            if entry['mbr'] and self._mbr_overlap(entry['mbr'], mbr):
                if isinstance(entry['node'], RTreeNode):
                    # 如果不是叶子节点,递归继续搜索
                    results.extend(self.search(entry['node'], mbr))
                else:
                    # 已是叶子节点,加入结果列表
                    results.append(entry['data'])
        return results

    def _mbr_overlap(self, mbr1, mbr2):
        # 检查两个MBR是否重叠
        return not(mbr1[2] < mbr2[0] or mbr1[0] > mbr2[2] or
                   mbr1[3] < mbr2[1] or mbr1[1] > mbr2[3])

# 使用R-Tree插入和查询
rt = RTree(M=3)
rt.insert((1, 1, 2, 2), "Point1")
rt.insert((2, 2, 3, 3), "Point2")
rt.insert((0, 0, 1, 1), "Point3")

print(rt.search(rt.root, (1.5, 1.5, 2.5, 2.5)))  # 应该返回包含Point1和Point2的列表

🚚以上代码提供了一个R-Tree的雏形,包括树的节点定义、插入和搜索。这个实现没有处理节点的分裂,在实际的R-Tree实现中,当节点的子节点数超过最大值M时,应该要进行节点的分裂处理,以维持树的平衡。此外,节点的合并策略和选择子节点的策略也可以进一步优化以提升性能。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1611721.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

单链表的实现(单链表的增删查改)

在顺序表中实现数据的增删的操作时&#xff0c;都要把操作位置之后的数据全部移动一遍&#xff0c;操作效率低下。其次是容量固定&#xff08;静态顺序表&#xff09;&#xff0c;虽然在动态顺序表中容量可变&#xff0c;但也会造成空间上的浪费。 单链表就完美解决了上述缺点…

.net8系列-02图文并茂手把手教你编写增删改查接口

前情提要 接上篇文章&#xff0c;我们的应用已经创建完毕了&#xff0c;接下来我们编写几个自己的接口 快速开始 新增Controller 复制一份WeatherForecastController.cs,改名为CommonInfoController 设置Class名 将CommonInfoController中的复制过来的class名改成新名 …

对称二叉树 - LeetCode 热题 39

大家好&#xff01;我是曾续缘&#x1f90e; 今天是《LeetCode 热题 100》系列 发车第 39 天 二叉树第 4 题 ❤️点赞 &#x1f44d; 收藏 ⭐再看&#xff0c;养成习惯 对称二叉树 给你一个二叉树的根节点 root &#xff0c; 检查它是否轴对称。 示例 1&#xff1a; 输入&#…

vue3图片展示实战

首先得有一个vue3项目 教程&#xff1a; vue3项目搭建 我测试存在两种方式可以将本地图片进行展示到页面 public文件夹下可以直接导入src下的asset文件夹下得图片需要在 script 标签内声明再导入网页图片不可导入&#xff0c;应该是存在一种限制 1&#xff0c;创建文件demo1I…

ICLR 2024 | FTS-Diffusion: 用于合成具有不规则和尺度不变模式的金融时间序列的生成框架

ICLR 2024 | FTS-Diffusion: 用于合成具有不规则和尺度不变模式的金融时间序列的生成框架 原创 QuantML QuantML 2024-04-17 09:53 上海 Content 本文提出了一个名为FTS-Diffusion的新颖生成框架&#xff0c;用于模拟金融时间序列中的不规则和尺度不变模式。这些模式由于其独…

桌面软件使用到的开源库

想了解一下桌面软件开发中可能使用到的dll库 联想锁屏 libcef-常用概念-框架特点-CSDN博客 libcurl库使用详情、libcurl库的制作-CSDN博客 使用Cef和Qt做一个跨平台的多标签多窗口浏览器_cef3 多个标签-CSDN博客 cef 依赖的文件 libcef - Bigben - 博客园 (cnblogs.com) Q…

Cadence virtuoso 原理图创建边框

给原理图创建如下图的边框Creating a Sheet Border and Title edit-sheet size添加画布 选择画布尺寸&#xff0c;border size里面的A/B/C/D对应不同的画布尺寸。 添加好画布后&#xff0c;在edit-sheet tilte里面可以选择输入相关信息&#xff0c;如电路名称&#xff0c;日期&…

STM32 F103C8T6经验笔记15:国产芯片下载受限问题

今日使用DAP仿真器下载时的小问题&#xff1a; Not a genuine sT Device! Abort connection 错误&#xff1a;不是真正的ST设备&#xff01;中止连接。 问题解释&#xff1a; 这是因为下载时软件给你检测出这不是他们的正版芯片了&#xff0c;然后我查看了一下之前的购买记…

项目管理-项目范围管理

目录 一、概述 二、范围计划的编制 2.1 项目中包含的范围 2.1.1 产品范围 2.1.2 工作范围 2.1.3 总结 2.2 范围计划编制的成果 2.2.1 范围管理计划 2.2.1.1 概述 2.2.1.2 内容 三、创建工作分解结构 3.1 概述 3.2 WBS目的和用途 3.3 WBS分层结构 3.3.1 分层结构图…

python爬虫-----深入了解 requests 库下篇(第二十五天)

&#x1f388;&#x1f388;作者主页&#xff1a; 喔的嘛呀&#x1f388;&#x1f388; &#x1f388;&#x1f388;所属专栏&#xff1a;python爬虫学习&#x1f388;&#x1f388; ✨✨谢谢大家捧场&#xff0c;祝屏幕前的小伙伴们每天都有好运相伴左右&#xff0c;一定要天天…

[卷积神经网络]YoloV8

一、YoloV8 1.网络详解 ①backbone部分&#xff1a;第一次卷积的卷积核缩小(由3变为6)&#xff1b;CSP模块的预处理卷积从3次变为2次&#xff1b;借鉴了YoloV7的多分支堆叠结构&#xff08;Multi_Concat_Block&#xff09;。 所小第一次卷积的卷积核尺寸会损失部分感受野&#…

1.7jdk安装rpm的安装ssh加固

jk安装 [rootlocalhost ~]# java -version openjdk version "1.8.0_161"[rootlocalhost ~]# rpm -qa | grep java tzdata-java-2018c-1.el7.noarch python-javapackages-3.4.1-11.el7.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.171-2.6.13.2.el7.x86_64 java-1.8.0-openjdk-1…

会议文字记录工具【钉钉闪记】

当开会时&#xff0c;需要文字记录会议内容&#xff0c;但是打字又慢&#xff0c;可以使用钉钉闪记。 钉钉工作台直接搜索-钉钉闪记

【Pytorch】PytorchCPU版或GPU报错异常处理(10X~4090D)

Pytorch为CPU版或GPU使用报错异常处理 文章目录 Pytorch为CPU版或GPU使用报错异常处理0.检查阶段1. 在conda虚拟环境中安装了torch2.卸载cpuonly3.从tsinghua清华源安装不完善误为cpu版本4.用tsinghua清华源安装成cpu错误版本5.conda中torch/vision/cudatoolkit版本与本机cuda版…

openai whisper 语音转文字尝鲜

最近大模型很火&#xff0c;也试试搭一下&#xff0c;这个是openai 开源的whisper&#xff0c;用来语音转文字。 安装 按照此文档安装&#xff0c;个人习惯先使用第一个pip命令安装&#xff0c;然后再用第二个安装剩下的依赖&#xff08;主要是tiktoken&#xff09; https:/…

paho-mqtt 库揭秘

文章目录 **paho-mqtt 库揭秘**第一部分&#xff1a;背景介绍第二部分&#xff1a;paho-mqtt 是什么&#xff1f;第三部分&#xff1a;如何安装这个库&#xff1f;第四部分&#xff1a;库函数使用方法第五部分&#xff1a;场景应用第六部分&#xff1a;常见Bug及解决方案第七部…

【海思Hi3516CV610】是面向新一代视频编解码标准、网络安全和隐私保护、人工智能行业应用方面的IPC SoC

海思Hi3516CV610是面向新一代视频编解码标准、网络安全和隐私保护、人工智能行业应用方面的IPC SoC&#xff0c;除了开发普通摄像机&#xff0c;还可以打造极具竞争力的枪球一体机、双目长短焦摄像机产品&#xff1b; 处理器内核: 支持ARM Cortex-A7 MP2 时钟速率950MHz 支持…

[Linux][进程信号][二][信号如何被保存][信号处理][可重入函数]详细解读

目录 1.信号如何被保存&#xff1f;1.信号其他相关常见概念2.信号在内核中的表示3.sigset_t -- 本质是个位图4.信号集操作函数sigset_t&#xff1a;sigprocmask()sigpending() 5.思考6.使用 2.信号处理0.内核态和用户态1.内核空间和用户空间2.信号何时被处理&#xff1f;3.信号…

Python | Leetcode Python题解之第42题接雨水

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def trap(self, height: List[int]) -> int:if not height:return 0n len(height)leftMax [height[0]] [0] * (n - 1)for i in range(1, n):leftMax[i] max(leftMax[i - 1], height[i])rightMax [0] * (n - 1) [he…

5.Vue项目目录结构

Vue项目目录结构 我们通过Vue命令行工具 npm init vuelatest 创建项目&#xff0c;会出现很多文件及文件夹 .vscode --- VSCode工具的配置文件夹 node_modules --- Vue项目的运行依赖文件夹 public --- 资源文件夹&#xff08;浏览器图标&#xff09; src ---…