quadtree

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我有一套经纬度为各种位置，也知道我的当前位置的经度和纬度。我必须找到从当前位置最近的地方。哪一种算法最好从Kdtree和四叉树中找出一组经纬度的邻居位置？一个优于其他？你能否对此有所了解？另外，我们如何才能实现这些以c＃为上述目的的算法？在此先感谢您的答案。

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如何消除Google地图中的碰撞标记

我应该在地图上显示一组标记以指示附近的兴趣点。这些标记将通过点击打开公共聊天室，因此我认为用户在进入该房间之前应该看到有关每个标记的简短地址信息，而无需点击标记。不过，如果我更改标记图标在这个意义上，一些标志物可能会冲突，你可以看到如下：我想要做的是显示尽可能多的标记没有碰撞什么，更换图标与像一个点一个非常小的标记（任何地址信息），这些碰撞的国家：我实现通过执行x轴扫描算法来检测碰撞得到这个结

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如何混合正常和基于四叉树的碰撞检测？

我有一个四叉树建立了所有的静态碰撞对象，这两个碰撞检测的伟大工程，在光线投射不过，我也有非静态碰撞对象，当我光线投射我愿意把它们作为射线可能碰撞的物体什么是最好的（在性能方面）的方式来实现这一目标？我现在的想法是： 1）克隆的四叉树，添加非静态的物体，然后使用，对于光线投射 2）非静态对象添加到当前的四叉树，有一些标志，基本上防止四叉树分裂四边形，即使有更多的孩子比四边形允许的更多。一旦光线投

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我应该使用哪种数据结构来存储大型10,000个数据集并执行最快的搜索，并占用最少的内存？

*假设我有10,000个圆（x，y，r）的值，并且我想找到一个点（p1，p2）位于哪个圆圈内，以便为此查询获得最快的响应我应该使用哪些数据结构来存储这些10,000个圆圈数据。这是一个静态数据，意味着一次构造，但是最常见的操作是搜索查询。它不会是一个基于范围的搜索或不是最近的邻居搜索如何B树，B +树或R树或四叉树或线性插值搜索或任何位图类，解决方案应占用最少的内存，权衡是好的*

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为了在系统设计中快速进行搜索而创建的数据结构是如何实际存储的？

假设我正在设计一个像Yelp这样的餐厅推荐系统。我需要执行的一些基本事项如下：用户应该能够添加/删除/更新位置。考虑到它们的位置（经度/纬度），用户应该能够找到给定半径内的所有附近地点。用户应该能够添加关于某个地点的反馈/评论。反馈可以包含图片，文字和评分。从存储的角度来看，我决定为每个地方的纬度，经度，名称，描述和评分都提供像LocationId这样的字段。假设每个LocationId和

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如何遍历我的四叉树以获得最底层的节点（3D，C++，DX11）

我正在为我的三维地形创建四叉树，因为我只需要担心Z轴和X轴，而我在创建树后，如何真正地遍历下来会遇到一些麻烦。我创建了树，它们作为QuadNode对象存储在我的QuadTree对象中。每个QuadNode表示四叉树的“Quad”。它需要地形并计算出是否需要细分为新节点，直到找到最底层的节点并且每个节点有足够数量的顶点。我已经在每个节点对象中存储了一个顶点/索引缓冲区，但是只有当它们到达最底层节

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Hdf5和空间索引

我有一个很大的数据集，1100万行，我把数据加载到熊猫。然后，我想要构建一个空间索引，如rtree或quad tree，但是当我将其推入内存时，它会随着已读取大文件而消耗大量内存。为了帮助减少内存占用，我试图将索引推送到磁盘。您可以将树存储在表中吗？甚至是一个数据框并将其存储在hdf表中？有更好的策略吗？谢谢

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四叉树的遍历

不同的输出，我一次又一次运行同一程序，在不同的环境（蟒蛇，蟒蛇，2.7，3.5）有人可以解释在四叉树遍历的行为有不同的输出。我已经使用this库。看看代码和输出。 from pyqtree import Index class Dataset: def __init__(self,id,x,y): self.id = id self.bbox = (x,

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点四叉树删除（沙美H.）

在这本书The design and analysis of spatial data structures P.56 中提到，一旦组候选节点的发现，一个学尝试以发现“最佳”人选，这成为替代节点。选择最佳候选人有两个标准。标准1规定，比其他任何候选人的论文轴线的同一侧接近它的每一个毗邻轴的，如果这样的候选对象存在我是想实现这个候选人的选择，但不能真的弄清楚这个算法应该如何工作。我开始非常简单

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使用四叉树来定位大量的点

我是这部分的新手，所以我希望有经验的人可以提供一些建议。我有一个形状文件文件，其中包含许多形状。需要处理的数据是大量的点。我尝试为shapefile生成一个四叉树索引，然后找到这些点。我找到一个适合它的课程。 http://docs.geotools.org/latest/javadocs/org/geotools/data/shapefile/index/quadtree/QuadTree.h