布什
RBush是用于点和矩形2D空间索引的高性能.NET库。 它基于具有批量插入支持的优化R树数据结构。
空间索引是用于点和矩形的特殊数据结构，它使您可以高效地执行查询，例如“边界框内的所有项目”（例如，比遍历所有项目快数百倍）。 它最常用于地图和数据可视化。
该代码已从Javascript 库复制而来。
安装
使用Nuget进行Install-Package RBush （ Install-Package RBush ）。
用法
创建一棵树
首先，定义数据项类以实现ISpatialData ，这要求该类公开Envelope属性。 然后该类可以这样使用：
var tree = new RBush < Point>()
构造函数的可选参数（ maxEntries:定义树节点中的最大条目数。 9 （默认情况下使用）是大多数应用程序的合理选择。 较高的值表示更快的插入和较慢的搜索，反之亦然。
var tree = new RBush < Point>( maxEntries : 16 )
新增资料
插入一个项目：
var item = new Point
{
Env
2022-11-14 22:49:45
23KB
1
R-tree用于索引多维数据对象，利用数据对象间的相对位置建立最小边界矩形(MBR),可在此结构上完成高效查询算法如kNN与范围查询
2022-05-07 19:17:45
1.76MB
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布什
RBush是用于点和矩形的2D空间索引的高性能JavaScript库。 它基于具有批量插入支持的优化R树数据结构。
空间索引是用于点和矩形的特殊数据结构，它使您可以高效地执行查询，例如“边界框内的所有项目”（例如，比遍历所有项目快数百倍）。 它最常用于地图和数据可视化。
演示版
该演示包含从5万个批量加载的随机点生成的树木的可视化。 打开Web控制台查看基准； 单击按钮以插入或删除项目； 单击以在光标下方执行搜索。
安装
使用NPM安装（ npm install rbush ），或将CDN链接用于浏览器： ，
用法
导入RBush
// as a ES module
import RBush from 'rbush' ;
// as a CommonJS module
const RBush = require ( 'rbush' ) ;
创建一棵树
const tree = new RBush ( ) ;
RBush的可选参数定义了树节点中最大条目数。 9 （默认情况下使用）是大多数应用程序的合理选择。 较高的值表示更快的插入和较慢的搜索，反之亦然。
const t
2022-04-02 11:18:45
49KB
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异常检测是一种流行的数据挖掘任务,但是轨迹数据的异常检测的研究比较少,而且存在的算法也较有局限性,因此J.-G Lee等人提出了TRAOD算法。该算法能够有效地检测出异常的轨迹,但是也存在着缺陷。它的复杂度和准确度比较难平衡,在参数的选取上也比较难,算法的运行时间较长。基于TRAOD的问题,提出一种基于R-tree的高效的异常轨迹检测算法R-TRAOD。该算法通过R-tree对轨迹点进行索引搜索其领域内的轨迹点,然后根据TRAOD算法对R-tree索引出来的轨迹点进行异常轨迹的检测,这样可以提高算法的运行速度。真实数据实验测试表明,该算法比最新的TRAOD异常轨迹挖掘算法效率要高。
2022-03-24 10:42:53
1.35MB
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R-tree用于索引多维数据对象，利用数据对象间的相对位置建立最小边界矩形(MBR),可在此结构上完成高效查询算法如kNN与范围查询
2021-04-21 19:50:56
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Double-Bounding R-tree: A Novel Approach to Index Digital Cameras Viewable Scene
2021-02-07 12:05:52
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