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我有一个应用程序,其中希尔伯特R-Tree (wikipedia) (citeseer)似乎是合适的数据结构。具体来说,它需要对数据集进行相当快的空间查询,而该数据集会经历很多更新。
但是,据我所知,该数据结构的算法描述都没有提到如何实际计算所需的希尔伯特值;这是沿着Hilbert Curve到该点的距离。
那么关于如何进行计算的任何建议呢?
最佳答案
好玩的问题!
我做了一些谷歌搜索,好消息是,我找到了希尔伯特值(value)的实现。
潜在的坏消息是,它在Haskell中...
http://www.serpentine.com/blog/2007/01/11/two-dimensional-spatial-hashing-with-space-filling-curves/
它还提出了一个Lebesgue距离度量标准,您也许可以更轻松地进行计算。
关于data-structures - 计算要在希尔伯特R树中使用的点的希尔伯特值?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/106237/
前言 平时用惯了高级语言高级工具高级算法,难免对一些基础算法感到生疏。但最基础的排序算法中实则蕴含着相当丰富的优化思维,熟练运用可起到举一反三之功效。 选择排序 选择排序几乎是
我是一名优秀的程序员,十分优秀!