r-tree

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我正在寻找实现四叉树和r-tree数据结构以测试处理二维点分布的一些想法。我的问题是，这些算法如何处理重复点？或者有什么处理重复点的技巧？

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我最近正在阅读R树和它的变体上的论文和代码：线性的，二次的，R *树和R树装箱（STR）。在我看来，不同的技术在树创建，范围搜索和knn搜索的时间复杂性方面是不同的。 STR树似乎比其他人好。然而，这些论文来自上个世纪。我只是想了将近20年后，目前最好的R-tree变种是什么？

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knn在r-tree中搜索轨迹（一系列点）

我有一些轨迹数据（一组gps点，它们来自相同的行程，因此在空间上彼此接近）。我想找到每个点的k最近线段。我知道我可以在RTree中进行knn搜索来获得一个点的knn，并为其他点重复该点。我认为可能有更好的解决方案，因为这些点彼此接近，所以搜索不需要每次都从根开始。有这么快的方法吗？谢谢

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序列化和反序列化以及Python RTree

我一直在试图在使用Pythons RTree version 0.8.2的软件包中调试一些奇怪的行为。为了追踪问题，我需要每隔几分钟对RTree实例进行一次序列化，当问题发生时，我可以获得相当准确的RTree快照。我使用下面的代码转储： def _dump_tree(self, filename, tree): try: dump_file = Rtree(filenam

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sqlite的RTREE：约束失败（与常规表的工作原理）

我试图使用RTREE，面对这个陌生的beheaviour：INSERT语句与一个普通表工作正常的RTREE表失败：这个例子正常工作： DROP TABLE IF EXISTS ltssoffsets; CREATE TABLE ltssoffsets(id TEXT NOT NULL, offset_start INT NOT NULL, gene_start INT NO

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如何在PostgreSQL中添加新的数据结构？

我创建了自己的R-Tree，我想将它添加到PostgreSQL中，我正在阅读有关PostGis，但是我不知道如何做到这一点。

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为什么boost.geometry.index.rtree比superliminal更慢.RTree

我测试了boost.geometry.index.rtree（boost 1.59 www.boost.org）和superliminal.RTree（http://superliminal.com/sources/sources.htm#C_Code）。令我惊讶的是，superliminal.RTree比boost.geometry.index.rtree更快。我的环境是如下：添加相同的空

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R-tree和R * -tree有什么区别？为什么类似R树插入矩形？

谁能告诉我R树和R *树有什么区别？一个问题更多，为什么一个像-R树的插入与矩形？那有什么优点和缺点？

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在运行时指定尺寸时使用升压几何

boost :: geometry :: model :: point将编译时参数作为点的尺寸。例如， typedef bg::model::point<float, 2, bg::cs::cartesian> point; 有什么方法可以在运行时指定维度，比如说，取决于给予程序的输入吗？我的目标是在boost :: geometry :: index中使用任意维度的rtree数据结构。是否

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R-Tree如何构建包含路段的边界框

我是R-Tree的新手。我想为道路网络建立一个R-Tree。道路网络具有道路段（它们是具有源ID，段ID，目标ID的线路）。我了解R-Tree的叶子是边框（矩形）。我怎样才能决定将多少段放入每个边界框。另一件事是路段通常彼此连接，我理解R-Tree，最好是将重叠最小化，如何实现？谢谢。