lcschuncsa的专栏

最近在看R*树，头疼的一笔。小小总结一下，希望对研究这方面的人有帮助（有些东西是参考了网上其他人的文章）。         说道R*树不得不提到R树，因为它是R树的变种（variant）。R树是1984年由Guttman等人提出来的，他们在sigmod上发表了一篇名叫“R-trees a dynamic index structure for special searching”。R树是一种高度平衡树。它由叶子节点和非叶子节点组成，实际数据对象的最小外界矩形存储在叶节点中，中间节点通过聚集其底层节点的外界矩

1990年Beckmann对R树进行改进，提出了R*树R*树和R树在结构上完全相同,在树的构造、插入、删除、检索方面也基本相同，区别在与如下三点:(1)插入路径的选择:为了选择一个合适的插入路径,R树只考虑了目录矩形的面积这一因素,R*树除了考虑面积以外。还考虑了目录矩形的重叠。(在非叶子结点层子树的选择是沿用Guttman的面积增量作为标准,而在叶子结点层子树采用相互重叠部分增量作为标准)(2)结点分裂:采用与Green相似的近似分裂算法,除了采用面积指标以外，同时引入周长和重叠面积部分作为判定指标。(3

<br />    在（一）中，介绍了R树的一些结构及其性质，这里我们来学习一下它的算法。<br />    R-tree search 算法描述：<br />       基本思想：从根节点开始比较其中的每一个entry，找出所有有重叠部分的entry，然后再到这些entry所指向的叶子节点去做同样的事  情，直到找到叶子节点那一层中所有符合条件的entry。<br />       判定标准是：搜索区域S与节点有重叠。<br />       注意：一个节点中与之相重叠的entry可能不止一个，所以搜索

<br />     在一、二中，我写了R树的一些性质和算法。在此之后呢，在1990年的时候，beckmann对R树进行了改进，提出了R*树。他们在sigmod发表了一篇名叫“The R*-tree：An Efficient and Robust method for points and Rectangles”.R*树和R树在结构上完全相同。由前面的介绍可知，R树的算法描述中，仅仅考虑了面积扩展最小这一点，而beckmann提出的R*树在面积的基础上还引入了overlap-value以及margin-va