数据结构中的区域四叉树
区域四叉树可用于通过将区域划分为四个相等的象限，子象限等，以二维方式表示空间分区，每个叶节点由对应于特定子区域的数据组成。树中的每个节点都与正好有四个子节点或没有子节点（叶节点）相关联。遵循这种分解策略的四叉树的高度（即细分子象限，直到并且除非子象限中有需要进一步完善的有趣数据为止）敏感并取决于被破坏空间中有趣区域的空间分布。区域四叉树表示为特里树的类型。
可以实现深度为n的区域四叉树来表示由2n×2n像素组成的图像，其中每个像素值为0或1。根节点可用于表示整个图像区域。如果任何区域中的像素既不是全0也不是1，则将其细分。在此应用程序中，每个叶节点可用于表示全为0或全为1的像素块。请注意，当这些树用于存储图像时，可以节省空间；这些图像通常具有许多大小相当大的区域，这些区域始终具有相同的颜色值。代替存储图像中每个像素的大型二维数组，四叉树可以捕获相同的信息，并且可能比我们需要的像素分辨率大小的单元大很多。
区域四叉树也可以实现为数据字段的可变分辨率表示。例如，区域中的温度可以存储为四叉树，每个叶节点存储该区域代表的整个子区域的平均温度。
如果实现了区域四叉树来表示一组点数据（例如一组城市的纬度和经度），则会细分区域，直到且除非每个叶子最多包含一个点。
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本文向大家介绍数据结构中的四叉树，包括了数据结构中的四叉树的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 四叉树是被实现以有效地存储二维空间上的点的数据的树。在此树中，每个节点最多具有四个子节点。 我们可以从二维区域构建四叉树，实现以下步骤 当前的二维空间分为四个框。 如果盒子中包含一个或多个点，则构建一个子对象，在其中存储盒子的二维空间。 如果一个盒子不包含任何点，则不要为其建立子对象。 对每个孩子执
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本文向大家介绍数据结构中的点四叉树，包括了数据结构中的点四叉树的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 点四叉树是为表示二维点数据而实现的二叉树的改编。所有四叉树的特征由点四叉树共享。 在比较通常在O（log n）时间执行的二维有序数据点时，它通常非常有效。点四叉树的完整性值得一提，但kd树已超越它们成为广义二分搜索的工具。 点四叉树的构建如下。 给定下一个要插入的点，我们计算它所在的单元格并将其
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数据类型和属性 本节主要介绍F90的类型说明中新的种别和属性等概念，并且引进派生数据类型等数据结构用基本语句。 4.1.1 类型说明语句 a) 一般形式 第一章中我们简单地按照F77的传统方法介绍了数据类型和说明语句，这里将介绍具有现代特性的类型说明语句的书写形式。F90程序中的数据都有三个特征：类型、种别、属性，由类型说明语句来定义说明。其一般形式是： 类型说明[(种别说明)][,属性说明表]
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本文向大家介绍二叉树作为数据结构中的字典，包括了二叉树作为数据结构中的字典的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 当我们尝试实现抽象数据类型Dictionary时，节点将与值关联。字典基本上是一组键，这些键必须是从总顺序中得出的元素。可能存在与每个键相关联的其他信息，但它不会导致任何概念上的理解。 如果字典是使用树实现的，则每个节点将拥有唯一的键。在这里，对于树中的每个节点u，每个键ul都严格小
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二叉树 ： 闲话少说，直接上代码： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>BST</title> </head> <body> <script> //结点 function Node(data,left,right){ this.data=data; t
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本文向大家介绍Java中二叉树数据结构的实现示例，包括了Java中二叉树数据结构的实现示例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 来看一个具体的习题实践： 题目 根据二叉树前序遍历序列例如：7,-7,8,#,#,-3,6,#,9,#,#,#,-5,#,#，构建二叉树，并且用前序、中序、后序进行遍历 代码 二叉树的深度 下面是是实现二叉树的递归算法的实现，其思想就是，若为空，则其深度为0，否则，其