关于C语言编程中R树索引的问题

求教有没有大神知道R树索引如何建立、删除、插入等,急需一份源代码参考学习。谢谢啊,好人一生平安。。。

1个回答

Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
关于T-tree和R-tree索引的学习
今天上午去考mysql ocp时有一道题是关于T-tree和R-tree的题目,当时脑袋懵了,没有见过T-tree索引和R-tree索引呀! 下来之后在网上收了一下,把相关知识点整理如下: 一、T-tree 1.T树相关概念      T树具有以下特点: ①左子树与右子树之差不超过1 ②在一个存储节点可以保存多个键值,它的最左与最右键值分别为这个节点的最小与最大键值,它的左子树
SpatialHadoop中空间索引系列之(六)R树索引原理
R 树(Reference Tree) R树是处理空间数据的B+树的改进,它像B+树一样,是一个高度平衡的数据结构。 R 树算法是由美国加州大学的Antomm Guttman 教授在1984 年提出的一种空间数据库动态索引算法,现已成为空间数据库索引中应用最广泛的算法之一。 R 树较好地解决了许多传统算法未解决的空间数据动态索引问题。 =======================
【面试题】数据库索引及B树、B+树详解
最近准备找一个实习,所以接下来,会通过其他人分享的面经陆续的总结面试中经常遇到的题 今天是关于数据库索引,以及具体的实现(B树及B+树) 本文参考自两篇博客(个人认为是最好的相关博客了) 数据库索引部分:http://blog.csdn.net/weiliangliang111/article/details/51333169 B树、B+树、B*树以及R树参考:http://blog.cs
R树空间索引 Spatial Index
R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的。它很好的解决了在高维空间搜索等问题。举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20英里以内所有的餐厅。如果没有R树你会怎么解决?一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,一个字段记录经度,另一个字段记录纬度。这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求。如果一个地区有100家餐厅的话,我们就要进行100次位置
空间索引结构比较RTree R* Tree TPR Tree TPR* Tree
空间索引源于一维索引,在空间中需要对高维度进行增删查改的工作。传统的数据库中利用了B树,而二维索引利用了R树。R树说中的每个节点最多M个条目,最少m (m小于等于M/2)R树把空间划分成不同的小的区域,每个区域中类似B树中的数字的划分,在划分中,不同R树选择了使得MBR面积增长最小的位置进行插入;如果插入后,节点出现溢出,则进行新的分裂。R*Tree更新了R树中的矩形面积约束,在插入的时候,除了考虑
一种空间索引-R树的基本原理
以下文章转载自http://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/7898272,在此表示感谢!虽说文章中关于R树插入与删除过程中分裂与合并我有不同见解,但为了尊重版权,在此全部转载,在此表示感谢!       R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的。它很好的解决了在高维空间搜索等问题。举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20
数据库索引以及索引的实现(B+树介绍,和B树,区别)
索引 索引是提高数据库表访问速度的方法。 分为聚集索引和非聚集索引。 聚集索引:对正文内容按照一定规则排序的目录。 非聚集索引:目录按照一定的顺序排列,正文按照另一种顺序排列,目录与正文之间保持一种映射关系。 把数据库索引比作字典查询索引, 聚集索引就是按照拼音查找,拼音栏中字的顺序就是查找得到的字的顺序。 非聚集索引就像按照偏旁部首查找,同是单人旁查到的字所在的页码可能是杂乱的,没...
R-Tree空间索引算法的研究历程和最新进展分析
摘要:本文介绍了空间索引的概念、R-Tree数据结构和R-Tree空间索引的算法描述,并从R-Tree索引技术的优缺点对R-Tree的改进结构——变种R-Tree进行了论述。最后,对R-Tree的最新研究进展进行了分析。 关键词:空间索引技术;R-Tree;
空间数据索引RTree完全解析及Java实现
第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型(基于对象)Entity-based models (or object based) 常用的空间数据查询方式 空间数据获取的方法 R树 简介 R树的数据结构 一个更具体的使用场景 一棵R树满足如下的性质: 结点的结构 R树的操作 搜索 插入 插入操作存在的情况
B-Tree索引在sqlserver和mysql中的应用
在谈论数据库性能优化的时候,通常都会提到“索引”,但很多人其实没有真正理解索引,并没有搞清楚索引为什么能加快检索速度,以至于在实践中并不能很好的应用索引。 事实上,索引可以说是最廉价而且十分有效一种优化手段。一般而言,设计优良的索引对查询性能优化确实能起到立竿见影的效果。
【JTS】利用JTS生成R树索引
前言因为,笔者最近在做一个大数据量地图在线展示的项目,因此需要利用一些手段来提升效率,例如地图缩放的时候,需要展示浏览器窗口下的实时点位,轨迹等信息。在大比例尺下(也就是放大级别较大的时候),因此只需要展示目前这个窗口大小内的数据。那么怎么知道目前窗口大小内的有哪些点位信息呢,这个时候,R树的索引就出现了,可以很好地解决这个问题。利用一个矩形框(浏览器窗口大小)来进行R树索引就可以找出矩形框内的点位
R树简介
B树与R树计算机磁盘的文件管理常使用B树和B+树。B树和B+树能良好地处理一维空间存储的问题。实际上,B树是一棵平衡树,它是把一维直线分为若干段线段,当我们查找满足某个要求的点的时候,只要去查找它所属的线段即可。这种思想其实是先找到一个大的空间,再逐步缩小所要查找的空间,最终在一个自己设定的最小不可分空间内找出满足要求的解。R树恰恰也用到了这样的思想。R树是B树的扩展,它作为最流行的空间索引结构,广
树结构的应用之基于树的索引结构介绍
树结构的应用之基于树的索引结构介绍 转眼又七月份了。6月份后来就变成考试月了。因为图论要求写阅读报告,某天看数据库的空间索引时,又正好看到关于基于树的一些索引技术,于是产生了以此为主题写份阅读报告的想法。今天算是完成了。总共介绍了5种树,二分查找树、AVL树、2-3树、B树及其变种B+树。B+树是现在运用最多的基于磁盘的索引方法。我打算等考完试再把这些树实现一下。以下是我的阅读报告,主要参考
笔试题中有关树的问题汇总
树的基本概念 树(Tree)是一种简单的非线性结构。所有数据元素之间有明显的层次特性。 常用名词 根节点:没有父节点的节点。 叶子节点:没有子节点的节点。 节点的度:一个节点所拥有的后件个数称为该节点的读。 树的度:所有节点中最大的度。 树的深度:树的最大层次。 二叉树 概念 二叉树是一种每一个节点最多有两颗子树的树。 特性 1.在二叉树的第k层,最多有2^(k
R树的Java实现
以下为R树插入和删除Java代码实现,共7个类文件,附件为LB.txt数据集,如有错误请批评指正!
平衡多层索引树:B-树类
1.B-树的定义如下: 一颗2m+1阶(每个结点可包括2m个关键字,2m+1个指针)的B-树,度为2m+1的树: (1).树中每个结点最多有2m+1棵子树,且除根结点外的所有非叶子结点至少有m+1棵树,而根结点至少有两棵树; (2).所有叶子结点均在最后一层上; (3).除叶子结点外的每个结点结构如图所示: (4).所有叶子结点中的指针域为空。 2.B-树类: #include #
R-树相关技术
空间索引是对存储在介质上的数据位置信息的描述,用来提高系统对数据获取的效率。GIS涉及的各种海量复杂数据存储于外存,如果对磁盘上的数据的位置不加以记录和组织,每查询一个数据项都要扫描整个数据文件,则这种访问磁盘的代价将严重影响系统的效率。因此索引的建立与处理至关重要。此外GIS所表现的地理数据多维性使得传统的B树索引不再适合,因为B树所针对的字符、数字等传统数据类型是在一个良序集之中,即都是在一个
B树,B+树,B*树以及R树的介绍
从B 树、B+ 树、B* 树谈到R 树   作者:July、weedge、Frankie。编程艺术室出品。 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树、B*树,最后谈到R 树。其中B树、B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成。 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 。   第一节、B树、B+树、B*
四叉树索引的改进算法
转:四叉树索引的改进算法   (2012-04-11 18:49:35) 转载▼ 标签:  四叉树   空间索引   gis   改进   杂谈 分类: GIS相关       在搞空间索引的东东,找到这个,感觉还不错,就记录一下。       四叉树索引(Quadtre
B+树和R树的原理和C++代码实现
由于网上对于B+树和R树的原理都说得很清楚了,故自己不想再多费口舌解释该原理了,下面推荐一个网址,相信大家看了之后会对什么B+树和R树有一定地理解:       http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142     而个人一直觉得,真正要理解一个算法,最好是去看它实现的代码,故下面推荐他们代码实现的下载地址:     B+树:
索引以及索引的实现(B+树介绍、和B树、R树区别(数据库相关十一)
索引 索引是提高数据库表访问速度的方法。 分为聚集索引和非聚集索引。 聚集索引:对正文内容按照一定规则排序的目录。 非聚集索引:目录按照一定的顺序排列,正文按照另一种顺序排列,目录与正文之间保持一种映射关系。 把数据库索引比作字典查询索引, 聚集索引就是按照拼音查找,拼音栏中字的顺序就是查找得到的字的顺序。 非聚集索引就像按照偏旁部首查找,同是单人旁查到的字所在的页码可能是杂乱的,没...
机器学习常用算法(一)R树的原理
R树是树的数据结构用于空间的访问方法,即索引多维信息等地理坐标,矩形或多边形。R树是由安东宁Guttman提出的在1984[ 1 ]已发现在理论和应用 的环境中大量使用。[ 2 ]一个树常见的实际使用情况可能是存储空间的物体如餐馆的位置,或者说典型的地图是由多边形:街道,建筑,湖泊,海岸 线的轮廓,并找到答案,快速查询如“找到所有的博物馆在我的当前位置”2公里,“在我的2公里位置检索所
经典查找算法 --- R树
R树:处理空间存储问题 -->是引用别人的文章 相信经过上面第一节的介绍,你已经对B树或者B+树有所了解。这种树可以非常好的处理一维空间存储的问题。B树是一棵平衡树,它是把一维直线分为若干段线段,当我们查找满足某个要求的点的时候,只要去查找它所属的线段即可。依我看来,这种思想其实就是先找一个大的空间,再逐步缩小所要查找的空间,最终在一个自己设定的最小不可分空间内找出满足要求的解。一个典型的B树查
kd树(k-dimensional tree)(1)
kd树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索)。   索引结构中相似性查询有两种基本的方式:一种是范围查询(range searches),另一种是K近邻查询(K-neighbor searches)。范围查询就是给定查询点和查询距离的阈值,从数据集中找出所有与查询点距离小于阈值的数据;K近邻查询是给定查
R树代码实现
R树的代码实现,简单易用。希望能够给大家带来学习之用。
IT笔试面试--B树/B+树/B-树/R树的详细解析及代码
IT笔试面试中常碰到的关于B树、B-树、B+树、R树的概念,及其详细的解析,图解。
MySQL索引之B+树索引
B+树索引是是目前关系型数据库系统中查找最为常用和最为有效的索引,B+树的索引构造类似于二叉树,根据键值(key Value)快速找到数据。 1、什么是B+树? 首先,B+树中的B并不是二叉树(binary)的意思,这里的B表示的是blance即平衡的意思。那么B+树其实就是平衡查找树。其满足两个条件:平衡树和查找树。 关于平衡树的定义我们可以再任何一个数据结构书上找到,最常用的莫过于平衡二
Hbase中LSM索引思想
我们首先介绍一下B+树:Oracle的普通索引就是采用B+树的方式; 根节点和枝节点很简单,分别记录每个叶子节点的最小值,并用一个指针指向叶子节点。 叶子节点里每个键值都指向真正的数据块(如Oracle里的RowID),每个叶子节点都有前指针和后指针,这是为了做范围查询时,叶子节点间可以直接跳转,从而避免再去回溯至枝和跟节点。 B+树最大的性能问题是会产生大量的随机IO,随着新数
B树索引和位图索引的区别!
B树索引 主键和唯一性约束字段的B树索引,效率几乎和海量数据没有关系。 键值重复率低的字段比较适合使用B树索引。 位图索引 键值重复率高的字段比较适合使用位图索引。 count、and、or、in这些特定的操作更适合位图索引。 DML操作比较多的表不适合使用位图索引。 复合索引 在where条件中必须带驱动列,复合索引才会使用。 键值重复率低(DISTINCT数量
空间数据索引RTree完全解析
 空间数据的背景介绍空间数据的建模基于实体的模型(基于对象)Entity-based models (or object based)常用的空间数据查询方式空间数据获取的方法R树简介R树的数据结构一个更具体的使用场景一棵R树满足如下的性质:结点的结构R树的操作搜索插入插入操作存在的情况如何合理地分裂到两个组删除另一个例子再次理解删除 空间数据的背景介绍空间数据的建模基于实体的模型(基于对象)Ent...
面试总结(数据库索引、B树、B+树)
1.          数据库系统维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,就是索引。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。          创建索引可以大大提高系统的性能。        第一、通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。        第二、可以大大加快数据的检索
R-Tree学习笔记
R-Tree 学习笔记 空间数据对象(spatial data objects)通常是一个在多维空间中区域,不能仅用坐标点位置很好的表示。 例如,在地图应用中,代表一个国家的空间数据对象,就是一个在二维空间中的区域。 对于空间数据的常用操作就是查找一个区域中的所有对象,所以根据空间数据对象所表示的区域范围,高效的获取该区域中的空间数据对象,是很重要的。
面试经典问题---数据库索引B+、B-树
大型数据库数据都是存在硬盘中的,为了操作的速度,需要设计针对外存的数据结构。而数据库索引技术就是在面试中反复被问到的一个问题:数据库索引是怎么实现的?数据库索引越大越好吗?          需要详细了解下这方面的知识:原文链接。以下为转载 -----------------------------------------------------------------------------
空间数据索引技术介绍和通用的索引技术类
空间数据索引技术介绍; 用于对象关系型数据库管理系统的通用的索引技术类属R树
mysql B-Tree、哈希索引、R-Tree、全文索引、前缀索引
B-tree索引:使用B-tree数据结构来存储数据(实际上一般使用的是B+tree,即每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,为了方便叶子节点的范围遍历)B-tree意味着所有的值都是按顺序存储的,且每一个叶子页到根的距离相同。说明:存储引擎从索引的根节点开始进行搜索,通过节点槽中的指针向下层查找,比较节点页的值和要查找的值找到合适的指针进入下层子节点。存储引擎最终要么找到对应的值,要么该...
B+树索引结构
1.索引结构          1.1 B+树索引结构         从物理上说,索引通常可以分为:分区和非分区索引、常规B树索引、位图(bitmap)索引、翻转 (reverse)索引等。其中,B树索引属于最常见的索引    B树索引是一个典型的树结构,其包含的组件主要是:         叶子节点(Leaf node):包含条目直接指向表里的数据行。         分支
【数据结构之二叉树】(一)B树、B-树、B+树、B*树介绍,和B+树更适合做文件索引的原因
今天看数据库,书中提到:由于索引是采用 B 树结构存储的,所以对应的索引项并不会被删除,经过一段时间的增删改操作后,数据库中就会出现大量的存储碎片,这和磁盘碎片、内存碎片产生原理是类似的,这些存储碎片不仅占用了存储空间,而且降低了数据库运行的速度。如果发现索引中存在过多的存储碎片的话就要进行“碎片整理”了,最方便的“碎片整理” 手段就是重建索引, 重建索引会将先前创建的索引删除然后重新创建索引
一种有效的混合空间索引机制
论文结合网格索引和R树索引的特点。提出了一种基于粗分网格和聚类R树的混合索引方案(H 案首先将矩形地理空间进行粗网格划分建立一级索引。然后针对每个小网格建立基于R树的二级索 理溢出R树结点的分裂。论文还对HSIBGR索引机制进行了理论分析和实验验证,结果表明HSIBGR索 减少存储开销,提高检索效率.具有良好的性能。
数据库查询优化问题
原先数据库没有好好学习,感觉一直是似懂非懂的状态,很多原理也不懂,今天抽时间查阅一些资料自己也总结了一些。 本文数据库索引原理部分主要参考博文:http://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html ,是一片很优秀的文章,值得一看。 不说废话直接开撸: 关系数据库管理系统查询处理可分为四个阶段:查询分析、查询检查、查询优化和查询执行。 查询分析:对查
有关树的几个经典问题
1、假设二叉树 N0 = x //度数为0的节点数,N1 = y //度数为1的节点数,N2 = z //度数为2的节点数 其中有关系: N0 = N2 + 1 2、对于一棵节点数为n、度为4的树来说那么树的高度至多是n-3 但是某一层并不一定正好有4个节点,因为这和度为4并没有必然联系 3、度为4,高度为h的树,至少有h+3个节点。原理同上一题。
相关热词 c#入门推荐书 c# 解码海康数据流 c# xml的遍历循环 c# 取 查看源码没有的 c#解决高并发 委托 c#日期转化为字符串 c# 显示问号 c# 字典对象池 c#5.0 安装程序 c# 分页算法