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1.背景

在之前的博客中,我分別介紹了基于網(wǎng)格的空間索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/5148185.html)以及四叉樹和網(wǎng)格結(jié)合的聯(lián)合索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/6641449.html),要解決的問題均是判斷一個(gè)點(diǎn)落在了面圖層中的哪個(gè)面要素中。單從算法層面上分析,以上兩種索引均有一些弊端:

a.網(wǎng)格索引由于對(duì)整個(gè)空間進(jìn)行網(wǎng)格劃分,如果劃分粒度太細(xì)容易出現(xiàn)索引冗余,如果劃分粒度太大則索引效率又大幅度下降。

    平面設(shè)計(jì)培訓(xùn),網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)培訓(xùn),美工培訓(xùn),游戲開發(fā),動(dòng)畫培訓(xùn)

b.四叉樹索引同樣存在一個(gè)圖元標(biāo)識(shí)被多個(gè)區(qū)域所關(guān)聯(lián),相應(yīng)地存儲(chǔ)在多個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)上,這樣就存在索引的冗余,與網(wǎng)格索引存在同樣的弊端。

        平面設(shè)計(jì)培訓(xùn),網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)培訓(xùn),美工培訓(xùn),游戲開發(fā),動(dòng)畫培訓(xùn)

為進(jìn)一步優(yōu)化索引,我們決定采用R樹來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。

2.R樹介紹

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