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标题:
数据布局第30节 空间划分树
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作者:
知者何南
时间:
2024-7-20 14:34
标题:
数据布局第30节 空间划分树
空间划分树是一种数据布局,主要用于多维空间中数据的组织和查询,尤其实用于需要频繁举行范围查询或相近性查询的场景,如盘算机图形学、地理信息系统、物理学模仿和数据库索引等。空间划分树通过递归地将空间分割成更小的区域,从而有效地减少搜刮范围,提高查询服从。
常见的空间划分树
四叉树(Quadtree)
用于二维空间。
每个内部节点有四个子节点,对应其空间区域的四个象限。
当一个区域内的数据点数超过阈值或达到一定深度时,该区域被分割成四个子区域。
八叉树(Octree)
用于三维空间。
每个内部节点有八个子节点,对应其空间区域的八个子立方体。
分割规则与四叉树雷同,但应用于三维空间。
k-d树(k-dimensional tree)
可用于任意维度的空间。
每个节点在其中一个维度上举行划分,瓜代地在差别维度上举行切割。
子节点表示沿该维度切割后的两个子空间。
R树(R-tree)
专为多维空间计划的索引布局,用于解决矩形范围查询。
使用最小外接矩形(MBR)来包围一组点或另一个R树的节点。
支持动态插入和删除操纵。
R*树(R-star tree)
R树的改进版,优化了节点的重分布和合并策略,以减少重叠和提高查询服从。
BSP树(Binary Space Partitioning Tree)
通过一系列超平面(在二维中是线,在三维中是平面)将空间分割成两半。
通常用于盘算机图形学中的可见性测试和光线追踪。
BVH树(Bounding Volume Hierarchy)
与BSP树雷同,但使用简单的界限体(如球体或轴对齐的包围盒)来包围空间区域。
用于加快碰撞检测和光线追踪算法。
空间划分树的构建
构建空间划分树通常遵照以下步骤:
初始化
:创建一个根节点,代表整个空间区域。
插入元素
:对于每个要插入的元素,确定其所属的子区域,并递归地插入到相应的子节点中。
节点分割
:当一个节点包含的元素数目超过预界说的阈值或达到特定深度时,该节点被分割成多个子节点。
平衡
:在某些情况下,如R树和R*树,需要保持树的平衡,制止某些节点过于拥挤而其他节点几乎为空。
查询
空间划分树支持多种查询,包罗但不限于:
范围查询
:找出落在给定区域内的所有元素。
最近邻查询
:找出离给定点最近的元素。
k最近邻查询
:找出离给定点最近的k个元素。
碰撞检测
:检测空间中两个或多个人或物体之间的潜在碰撞。
空间划分树可以或许明显提高多维数据查询的速度,尤其是在大数据集上。然而,它们也有缺点,如在数据分布不均时大概会导致不平衡,从而影响性能。因此,选择合适的数据布局和参数设置对于得到最佳性能至关紧张。
在Java中实现四叉树和八叉树,你需要界说基本的节点类以及树本身。下面我将分别给出四叉树和八叉树的简化版代码实现示例。
四叉树实现
public class QuadTree {
private static final int MAX_OBJECTS = 4; // 最大对象数
private static final int MAX_LEVELS = 5; // 最大深度
private Node root;
private int levels;
public QuadTree() {
this.root = new Node(null, 0, 0, 100, 100);
this.levels = 0;
}
private class Node {
Rectangle bounds;
List<Object> objects;
Node[] nodes;
public Node(Node parent, int x, int y, int w, int h) {
bounds = new Rectangle(x, y, w, h);
objects = new ArrayList<>();
nodes = new Node[4];
}
private void subdivide() {
int subWidth = bounds.width / 2;
int subHeight = bounds.height / 2;
int x = bounds.x;
int y = bounds.y;
nodes[0] = new Node(this, x, y, subWidth, subHeight);
nodes[1] = new Node(this, x + subWidth, y, subWidth, subHeight);
nodes[2] = new Node(this, x, y + subHeight, subWidth, subHeight);
nodes[3] = new Node(this, x + subWidth, y + subHeight, subWidth, subHeight);
}
public boolean insert(Object obj) {
// 省略具体的插入逻辑...
}
}
public void insert(Object obj) {
if (root.objects.size() < MAX_OBJECTS && levels < MAX_LEVELS) {
root.insert(obj);
} else {
// 处理超出容量的情况...
}
}
}
复制代码
八叉树实现
public class Octree {
private static final int MAX_OBJECTS = 8;
private static final int MAX_LEVELS = 5;
private Node root;
private int levels;
public Octree() {
this.root = new Node(null, new Vector3f(0, 0, 0), 100);
this.levels = 0;
}
private class Node {
Box bounds;
List<Object> objects;
Node[] nodes;
public Node(Node parent, Vector3f center, float size) {
bounds = new Box(center, size);
objects = new ArrayList<>();
nodes = new Node[8];
}
private void subdivide() {
// 省略具体细分逻辑...
}
public boolean insert(Object obj) {
// 省略具体的插入逻辑...
}
}
public void insert(Object obj) {
if (root.objects.size() < MAX_OBJECTS && levels < MAX_LEVELS) {
root.insert(obj);
} else {
// 处理超出容量的情况...
}
}
}
复制代码
留意,上述代码是高度简化的,现实应用中,insert方法会更复杂,需要检查对象是否在节点的界限内,假如节点已满,则需要细分节点,等等。此外,Node类中的objects列表将根据你的具体需求存储特定范例的数据,比方坐标点、游戏对象等。同时,你还需要实现subdivide方法,用于将节点分割成更小的子节点。
在实现四叉树和八叉树时,确保考虑到界限条件,比方当树的深度达到预设的最大值时应该做什么,以及怎样处理对象的删除操纵。
在Java中实现四叉树和八叉树,你需要界说基本的节点类以及树本身。下面我将分别给出四叉树和八叉树的简化版代码实现示例。
四叉树实现
public class QuadTree {
private static final int MAX_OBJECTS = 4; // 最大对象数
private static final int MAX_LEVELS = 5; // 最大深度
private Node root;
private int levels;
public QuadTree() {
this.root = new Node(null, 0, 0, 100, 100);
this.levels = 0;
}
private class Node {
Rectangle bounds;
List<Object> objects;
Node[] nodes;
public Node(Node parent, int x, int y, int w, int h) {
bounds = new Rectangle(x, y, w, h);
objects = new ArrayList<>();
nodes = new Node[4];
}
private void subdivide() {
int subWidth = bounds.width / 2;
int subHeight = bounds.height / 2;
int x = bounds.x;
int y = bounds.y;
nodes[0] = new Node(this, x, y, subWidth, subHeight);
nodes[1] = new Node(this, x + subWidth, y, subWidth, subHeight);
nodes[2] = new Node(this, x, y + subHeight, subWidth, subHeight);
nodes[3] = new Node(this, x + subWidth, y + subHeight, subWidth, subHeight);
}
public boolean insert(Object obj) {
// 省略具体的插入逻辑...
}
}
public void insert(Object obj) {
if (root.objects.size() < MAX_OBJECTS && levels < MAX_LEVELS) {
root.insert(obj);
} else {
// 处理超出容量的情况...
}
}
}
复制代码
八叉树实现
public class Octree {
private static final int MAX_OBJECTS = 8;
private static final int MAX_LEVELS = 5;
private Node root;
private int levels;
public Octree() {
this.root = new Node(null, new Vector3f(0, 0, 0), 100);
this.levels = 0;
}
private class Node {
Box bounds;
List<Object> objects;
Node[] nodes;
public Node(Node parent, Vector3f center, float size) {
bounds = new Box(center, size);
objects = new ArrayList<>();
nodes = new Node[8];
}
private void subdivide() {
// 省略具体细分逻辑...
}
public boolean insert(Object obj) {
// 省略具体的插入逻辑...
}
}
public void insert(Object obj) {
if (root.objects.size() < MAX_OBJECTS && levels < MAX_LEVELS) {
root.insert(obj);
} else {
// 处理超出容量的情况...
}
}
}
复制代码
留意,上述代码是高度简化的,现实应用中,insert方法会更复杂,需要检查对象是否在节点的界限内,假如节点已满,则需要细分节点,等等。此外,Node类中的objects列表将根据你的具体需求存储特定范例的数据,比方坐标点、游戏对象等。同时,你还需要实现subdivide方法,用于将节点分割成更小的子节点。
在实现四叉树和八叉树时,确保考虑到界限条件,比方当树的深度达到预设的最大值时应该做什么,以及怎样处理对象的删除操纵。
这一次,我们将添加一些关键的逻辑,包罗插入、细分和查找方法。请留意,这里的代码仍然是示例性的,你大概需要根据你的具体应用举行调整。
四叉树完备实现
import java.awt.Rectangle;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class QuadTree {
private static final int MAX_OBJECTS = 4;
private static final int MAX_LEVELS = 5;
private Node root;
private int levels;
public QuadTree(int x, int y, int width, int height) {
root = new Node(null, x, y, width, height);
levels = 0;
}
private class Node {
Rectangle bounds;
List<Object> objects;
Node[] nodes;
public Node(Node parent, int x, int y, int width, int height) {
bounds = new Rectangle(x, y, width, height);
objects = new ArrayList<>();
nodes = new Node[4];
}
public boolean insert(Object obj) {
if (nodes[0] != null) {
// 如果有子节点,尝试将对象插入子节点
for (int i = 0; i < 4; i++) {
if (nodes[i].bounds.contains(obj.getPosition())) {
return nodes[i].insert(obj);
}
}
}
// 如果没有子节点或者对象不在任何子节点中,就插入当前节点
objects.add(obj);
// 如果当前节点的对象数量超过最大值,且深度未达到最大值,则细分
if (objects.size() > MAX_OBJECTS && levels < MAX_LEVELS) {
subdivide();
// 将所有对象重新分配到子节点
for (Object o : objects) {
insert(o);
}
objects.clear();
}
return true;
}
private void subdivide() {
int subWidth = bounds.width / 2;
int subHeight = bounds.height / 2;
int x = bounds.x;
int y = bounds.y;
for (int i = 0; i < 4; i++) {
nodes[i] = new Node(this, x, y, subWidth, subHeight);
if (i == 1) x += subWidth;
if (i == 2 || i == 3) {
y += subHeight;
x = bounds.x;
if (i == 3) x += subWidth;
}
}
levels++;
}
}
public boolean insert(Object obj) {
return root.insert(obj);
}
}
复制代码
八叉树完备实现
import org.joml.Vector3f;
// 假设Box是一个三维矩形类
class Box {
public Vector3f center;
public float size;
public Box(Vector3f center, float size) {
this.center = center;
this.size = size;
}
}
public class Octree {
private static final int MAX_OBJECTS = 8;
private static final int MAX_LEVELS = 5;
private Node root;
private int levels;
public Octree(Vector3f center, float size) {
root = new Node(null, center, size);
levels = 0;
}
private class Node {
Box bounds;
List<Object> objects;
Node[] nodes;
public Node(Node parent, Vector3f center, float size) {
bounds = new Box(center, size);
objects = new ArrayList<>();
nodes = new Node[8];
}
public boolean insert(Object obj) {
// 插入逻辑与四叉树类似,但需要考虑三维空间
if (nodes[0] != null) {
for (int i = 0; i < 8; i++) {
if (nodes[i].bounds.contains(obj.getPosition())) {
return nodes[i].insert(obj);
}
}
}
objects.add(obj);
if (objects.size() > MAX_OBJECTS && levels < MAX_LEVELS) {
subdivide();
for (Object o : objects) {
insert(o);
}
objects.clear();
}
return true;
}
private void subdivide() {
// 三维空间细分逻辑
// 略...
}
}
public boolean insert(Object obj) {
return root.insert(obj);
}
}
复制代码
这里我们展示了怎样在四叉树和八叉树中插入对象,并在必要时对节点举行细分。为了完成这些类,你还需要实现subdivide方法中的细分逻辑,以及Box类的contains方法以判定对象是否在界限内。在八叉树的实现中,我们使用了org.joml.Vector3f类,假设你已经在项目中包含了JOML库。假如没有,你可以使用任何向量类来代替。
由于之前的代码片断中省略了一些关键部分,好比 subdivide 方法的具体实现和怎样检查一个对象是否在节点的界限内,我们现在将增补这部分代码。下面是更完备的四叉树和八叉树的实现。
完善四叉树
import java.awt.Rectangle;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class QuadTree {
private static final int MAX_OBJECTS = 4;
private static final int MAX_LEVELS = 5;
private Node root;
private int levels;
public QuadTree(int x, int y, int width, int height) {
root = new Node(null, x, y, width, height);
levels = 0;
}
private class Node {
Rectangle bounds;
List<Object> objects;
Node[] nodes;
public Node(Node parent, int x, int y, int width, int height) {
bounds = new Rectangle(x, y, width, height);
objects = new ArrayList<>();
nodes = new Node[4];
}
public boolean insert(Object obj) {
if (nodes[0] != null) {
// Try to insert the object into one of the children.
for (int i = 0; i < 4; i++) {
if (nodes[i].bounds.contains(obj.getPosition())) {
return nodes[i].insert(obj);
}
}
}
// If no child node could be found, insert the object into this node.
objects.add(obj);
// If we've reached the max number of objects and the depth is less than the max level,
// subdivide this node and move all objects to their appropriate child nodes.
if (objects.size() > MAX_OBJECTS && levels < MAX_LEVELS) {
subdivide();
List<Object> tempObjects = new ArrayList<>(objects);
objects.clear();
for (Object o : tempObjects) {
insert(o);
}
}
return true;
}
private void subdivide() {
int subWidth = bounds.width / 2;
int subHeight = bounds.height / 2;
int x = bounds.x;
int y = bounds.y;
for (int i = 0; i < 4; i++) {
nodes[i] = new Node(this, x, y, subWidth, subHeight);
if (i == 1) x += subWidth;
if (i == 2 || i == 3) {
y += subHeight;
x = bounds.x;
if (i == 3) x += subWidth;
}
}
levels++;
}
}
public boolean insert(Point2D obj) {
return root.insert(obj);
}
}
复制代码
完善八叉树
import org.joml.Vector3f;
public class Octree {
private static final int MAX_OBJECTS = 8;
private static final int MAX_LEVELS = 5;
private Node root;
private int levels;
public Octree(Vector3f center, float size) {
root = new Node(null, center, size);
levels = 0;
}
private class Node {
Box bounds;
List<Object> objects;
Node[] nodes;
public Node(Node parent, Vector3f center, float size) {
bounds = new Box(center, size);
objects = new ArrayList<>();
nodes = new Node[8];
}
public boolean insert(Object obj) {
if (nodes[0] != null) {
for (int i = 0; i < 8; i++) {
if (nodes[i].bounds.contains(obj.getPosition())) {
return nodes[i].insert(obj);
}
}
}
objects.add(obj);
if (objects.size() > MAX_OBJECTS && levels < MAX_LEVELS) {
subdivide();
List<Object> tempObjects = new ArrayList<>(objects);
objects.clear();
for (Object o : tempObjects) {
insert(o);
}
}
return true;
}
private void subdivide() {
float subSize = bounds.size / 2.0f;
Vector3f subCenter = new Vector3f();
for (int i = 0; i < 8; i++) {
subCenter.set(bounds.center).add((i & 1) * subSize, ((i >> 1) & 1) * subSize, ((i >> 2) & 1) * subSize);
nodes[i] = new Node(this, subCenter, subSize);
}
levels++;
}
}
public boolean insert(Point3D obj) {
return root.insert(obj);
}
}
复制代码
在这个实现中,我们假设 Point2D 和 Point3D 类已经被界说,它们具有 getPosition() 方法返回位置信息,以便我们可以检查点是否位于节点的界限内。对于 Box 类,你需要自己实现它,包含必要的属性和方法,如 contains 方法,用来判定一个点是否在该三维盒子内。同样,Rectangle 类的 contains 方法将用于四叉树中的界限检查。
以上代码提供了一个基础框架,你可以根据自己的具体需求举行扩展和修改。比方,你大概需要添加删除和查找功能,以及处理界限条件和异常情况的代码。
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