区域树（Range Tree）的构建（Build）与查询（Query）一、什么是区域树（Range Tree）二、区域树构建（Build）三、区域树查找（Query）

一、什么是区域树（Range Tree）

        首先以2D Range Tree为例，在一个二维平面上有很多点，点都有x和y坐标，现在要查询在区域 [x1,x2] × [y1,y2] 范围内的所有点，常用的方法一般是先将数据点预处理成一棵树，然后通过对数中点集的查找来实现。其中区域树就是一种正交查找的常用方法，主要思路是将点沿X坐标建立一棵树，再将每个节点的子树按照Y坐标再建立一棵树，具体实现与查找见下文。

二、区域树构建（Build）

        首先对于平面中的四个点，可以根据X坐标建立X-tree，如下所示：

        接下来要将每一个节点对应的子树再建立一个Y-tree，比如对于根节点，他的子树中点有4个，那么Y-tree为：

        X-tree根节点的两个子节点对应的子树都有两个点，于是对应的Y-tree为：

        于是一个区域树就被构建好了：

        上边只是构建的大致思路，但是具体流程的伪代码应该怎么写呢？建立一棵树多采用递归的思路，如果点集只有一个，那么该点对应X-tree与Y-tree直接就是自身；如果点集中点不止一个，那么就用中位数将他们分为两部分，当前节点t的值为中位数，将两部分分别构建成当前节点t的两课子树，即t.left和t.right，此时已经完成了X-tree的构建，然后将两棵子树的点按Y坐标归并成一棵Y-tree，这样在一次递归过程中，以nlogn的时间开销和nlogn的空间开销完成了区域树构建。

三、区域树查找（Query）

        区域树的查找是先查找X坐标，当点X坐标处于 [x1,x2] 之间时，再查找Y坐标是否在范围 [y1,y2] 内，如果是的话就将点输出。具体的查找过程是：从根节点入手，查看当前节点子树的X坐标是否在范围内，如果在的话，那就不需要再继续向下查找X-Tree了，可以直接查询Y坐标了；如果当前节点是一个叶子，那么只需要验证一下是否处于 [x1,x2] × [y1,y2]即可；若当前节点子树与查询范围有交叉，那么需要继续向下细分X-tree进行查询，重复上述过程直到查询完毕。

看明白的话记得点个赞哦~ 里边用图参考于：https://www.cse.wustl.edu/~taoju/cse546/lectures/Lecture21_rangequery_2d.pdf

最后

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