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两者之间的主要区别不被提及加雷里斯是Kd树只在批量加载情况下才有效。一旦构建,修改或重新平衡Kd树是非平凡的。 R树不会因此受到影响。
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它们实际上完全不同。它们的用途相似(对空间数据的区域查询),它们都是树木,但这是关于它们所有的共同点。
- R-树木是均衡,KD-树不是(除非批量加载)。这就是为什么R树可以用来改变数据的原因,因为kd树可能需要重建以重新优化。
- R-Trees是面向磁盘。他们实际上将数据组织在直接映射到磁盘表示的区域中。这使它们在真实数据库和内存不足操作中更有用。 kd-trees是面向内存的并且是不平凡的放入磁盘页面
- R树不覆盖整个数据空间。空的区域可能被揭露。 kd-trees总是覆盖整个空间。
- kd-trees 二进制拆分数据空间,r-trees将数据分区为矩形。二元分裂显然是不相交的;虽然r-tree的矩形可能会重叠(实际上有时很好,尽管试图使重叠最小化)
- kd-trees在内存中实现起来要容易得多,这实际上是它们的关键优点
- R-树可以存储矩形和多边形,kd-trees只存储点向量(因为多边形需要重叠)
- R树带有各种优化策略,不同的分割,批量加载器,插入和重新插入策略等。
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谢谢!这是一个非常好的和完整的描述。 – 2012-06-20 17:20:33