クアッドツリー - 画像解析のための階層データ構造の探索
Fouad Sabry
Traducteur Kei Imano
Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]
Synopsis
クアッドツリーとは クアッドツリーは、各内部ノードがちょうど 4 つの子を持つツリー データ構造です。 クオッドツリーはオクツリーの 2 次元類似物であり、2 次元空間を 4 つの象限または領域に再帰的に細分することによって分割するために最もよく使用されます。 リーフ セルに関連付けられたデータはアプリケーションによって異なりますが、リーフ セルは「興味深い空間情報の単位」を表します。 どのようなメリットがあるか (I) 次のトピックに関する洞察と検証: 第 1 章: クアッドツリー 第 2 章: オクツリー 第 3 章: R ツリー 第 4 章: バイナリ ツリー 第 5 章: B ツリー 第 6 章: AVL ツリー 第 7 章: 赤黒の木 第 8 章: 二分探索ツリー 第 9 章: バイナリ ヒープ 第 10 章: セグメント ツリー (II) クアッドツリーに関する一般のよくある質問に答える。 (III) 多くの分野でのクアッドツリーの使用例。 この本の対象者 専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の Quadtree に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。