空间数据索引RTree完全解析 - CSDN博客
2018年3月13日 · R-Tree是一种平衡树，用于空间数据索引，特别是在二维或更高维度的几何对象存储和检索中。它由Antony Guttman和Raoul Husted在1990年提出。R-Tree可以高效地处理空间对象的插入、删除和查询操作。
进化树作图专题2：进化树的几种分类 - 简书
2018年2月7日 · 所谓“根”，就是一棵树上的所有基因或物种的最近共同祖先（most recent common ancestor，MRCA）。按照这个祖先的位置是否知晓，进化树可以划分为有根树（rooted tree）和无根树（unrooted tree）：顾名思义，一个有根，而另一个没有根。
R-tree - Wikipedia
R-trees are tree data structures used for spatial access methods, i.e., for indexing multi-dimensional information such as geographical coordinates, rectangles or polygons. The R-tree was proposed by Antonin Guttman in 1984 [2] and has found significant use in both theoretical and applied contexts. [3]
图形遍历效率低？试试 R 树 - 知乎 - 知乎专栏
R 树（R-tree）是一种 空间索引 技术，能够是从大量的节点中，快速找到特定范围的元素集合，而不用一个不落地遍历所有节点。 思路和其他 索引算法 （比如 B 树、跳表）有点像，但 R 树针对的是高维数据的查询 。
R-Tree：一种高效处理空间数据的数据结构 - CSDN博客
2024年6月20日 · R-Tree，顾名思义，是“ Rectangle Tree”的简称，即矩形树。 它的基本概念是什么呢？ 它是一种自平衡的、多路的、用于存储空间数据的搜索树。 它的每个节点都对应一个矩形区域，而且，这个矩形区域就是该节点的所有子节点对应的矩形区域的 最小外接矩形。 这就是R-Tree的基本结构。 R-Tree的特点呢？ 首先，它的每个节点都可以有多个子节点，这使得它在处理大量数据时具有很高的效率。 其次，它的自平衡特性使得在插入和 删除数据 时，树的高度能 …
R-Tree算法 - CSDN博客
2024年5月17日 · R-Tree（Rectangle Tree）是一种用于空间数据索引的树形数据结构，它在地理信息系统、计算机图形学和数据库管理等领域中有着广泛的应用。 R-Tree能够高效地处理多维数据，特别是二维平面数据。
学习小组Day12-进化树的学习3 - 简书
2020年11月5日 · 拓扑结构（tree topology），即树的分支方式。 我们重建系统发生树主要任务就是从众多候选的拓扑结构种找到能最好描述数据进化过程的结构。 有根树比无根树有更多的拓扑结构。
矩形树图 - AntV - Alipay
矩形树图由马里兰大学教授Ben Shneiderman于上个世纪90年代提出，起初是为了找到一种有效了解磁盘空间使用情况的方法。 矩形树图适合展现具有层级关系的数据，能够直观体现同级之间的比较。 一个Tree状结构转化为平面空间矩形的状态，就像一张地图，指引我们发现探索数据背后的故事。 矩形树图采用矩形表示层次结构里的节点，父子节点之间的层次关系用矩形之间的相互嵌套隐喻来表达。 从根节点开始，屏幕空间根据相应的子节点数目被分为多个矩形，矩形的面积大 …
科学网—[转载]一文读懂进化树（图文详解） - 吴潇的博文
2020年7月10日 · 系统发育进化树 (Phylogenetic tree)： 一般也叫系统进化树，进化树。它可以利用树状分支图形来表示各物种或基因间的亲缘关系。 建进化树的过程，用术语讲：
R树 - 维基百科，自由的百科全书
2024年1月10日 · R树的核心思想是聚合距离相近的节点并在树结构的上一层将其表示为这些节点的 最小外接矩形，这个最小外接矩形就成为上一层的一个节点。 R树的“R”代表“Rectangle（矩形）”。 因为所有节点都在它们的最小外接矩形中，所以跟某个矩形不相交的查询就一定跟这个矩形中的所有节点都不相交。 叶子节点上的每个矩形都代表一个对象，节点都是对象的聚合，并且越往上层聚合的对象就越多。 也可以把每一层看做是对数据集的近似，叶子节点层是最细粒度的 …