r-tree

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分裂算法是否影响我们的查询答案？对于R树有几种分裂算法，例如二次方，线性，格林的，昂和谭等。除了搜索时间，这些算法是否会影响我们的查询答案？

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我知道一些范围搜索数据结构，例如kd-tree，Range树和quad-tree。但是所有的实现都在内存中，我如何在高性能I/O效率的辅助内存上实现它们？这里是条件： 1）：一组静态上的两个尺寸点。 2）：仅用于查询，不插入或删除。 3）：适应二级存储器。谢谢。

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R树对R +树对R *树

什么是喜欢R + -Tree在R-Tree的空间索引的一大原因是什么？据我所知，R +树避免节点重叠从而导致更复杂的代码，更复杂的分裂算法等。 R * -tree是非常相似的R-树，但最小化节点重叠并且需要比R + -tree少得多的代码。那么，这将是一个理由去选择R + - 树比R * - 树，除情况下，当每个节点查找需要昂贵的IO？

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B-Tree K-D-B Tree和R-Tree改进搜索

B-Tree K-D-B树和R-Tree如何帮助提高搜索的效率和准确性。

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R-Tree中的粉丝是什么？

我对R-Tree数据结构有疑问。什么是R-Tree中的扇形。这是最大数量的条目吗？我们如何确定R-Tree中最小和最大条目数？假设我有10000点，我的页面大小为8kb。由于

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获得“可转位是无效的”，而插入元素插入的boost ::几何::指数:: RTREE

我初始化我RTREE与 namespace boostGEO = boost::geometry; typedef boostGEO::model::point<double, 2, boostGEO::cs::cartesian> point; typedef boostGEO::model::box<point> box; typedef std::pair<box, std::pair

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Multi_dimensional R-Trees中的范围搜索

我正试图实施R-Tree in C++。在实现范围查询时，我发现我必须检查一个点（具有给定范围）与多维超矩形的交点。任何想法如何做到这一点？对于2D case我知道，但如何为N-Dimensional Case做到这一点？

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垂直/水平最接近的盒子R-Tree

我正在用python试验R-tree包。虽然有一种方法可以做最近邻搜索，但是有没有办法根据垂直/水平距离分别生成K个最近邻居？

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在Windows中安装libspatialindex以启用Python中的rtree

我在Windows 7 64位中使用Python的Canopy安装。 Rtree似乎正确安装。然而，当我尝试导入RTREE，我得到以下错误： WindowsError: [Error 126] The specified module could not be found 我也有类似的问题，如果不相同，在Ubuntu。我通过软件管理器直接安装libspatialindex来解决这个问题。这在

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R + - 需要的说明

1）我遇到了一张图片（见下文），其中显示了R + - 树中的一些数据的示例。节点“A”和“B”之间是否有空间可能？据我了解，任何新节点都是通过分割过程创建的，因此它们总是必须共享它们之间的边界，这是应用“分割平面”的结果。我可以想象的是，图片是复杂系列的添加 - 删除 - 重建操作的结果... 2）假设我们有一个由节点“A”和“B”组成的R + - 树见图2），我们试图在这个R +树中插入一个绿色