数据结构中的四叉树
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。
对每个孩子执行递归。
四叉树在图像压缩中实现，其中每个节点由其每个子节点的平均颜色组成。
我们在树中浏览的越深，图像的细节越多。
在搜索二维区域中的节点时也实现了四叉树。例如，如果我们想计算最接近给定坐标的点，则可以实现四叉树。
插入函数
实施插入功能可将节点插入现有的四叉树。此函数首先验证给定节点是否在当前四边形的边界内。如果不是，那么我们立即取消插入。如果它在边界之内，则根据其位置选择适当的子级以包含此节点。此函数为O（Log N），其中N表示距离的大小。
搜索函数
搜索功能实现为在给定的四边形中定位节点。还可以对其进行编辑以将最近的节点返回给定点。通过取给定点，与子四边形的边界进行比较并递归，可以应用此功能。此函数为O（Log N），其中N表示距离的大小。
四叉树的一些常见用法
图像的图像表示
图像的图像处理
网格生成
执行高效的二维碰撞侦测
执行查找多维字段的解决方案(计算流体力学，电磁学)
状态估计
在分形图像分析领域也实现了四叉树
-
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
-
本文向大家介绍数据结构中的区域四叉树，包括了数据结构中的区域四叉树的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 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
-
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]
-
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
-
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
-
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