R-Tree 实现 Java答案

【问题标题】：R-Tree Implementation JavaR-Tree 实现 Java
【发布时间】：2011-12-10 11:38:40
【问题描述】：

最近几天我一直在寻找 R-Tree 的稳定实现，它支持无限维度（大约 20 个就足够了）。我只找到了这个http://sourceforge.net/projects/jsi/，但它们只支持二维。

另一个选项是区间树的多维实现。

也许我对使用 R-Tree 或 Intervall-Tree 来解决我的问题的想法完全错误，所以我简要说明问题，您可以将您的想法发送给我。

我需要解决的问题是某种最近邻搜索。我有一组天线和房间，每个天线都有一个整数间隔。例如。天线 1，最小 -92，最大 -85。事实上，它可以表示为房间 -> 天线组 -> 天线间隔。这个想法是，每个房间在 R-Tree 中跨越天线维度上的一个盒子，并在每个维度上由间隔跨越。

如果我得到一个包含 N 天线和每个天线值的查询，那么我可以将信息表示为房间中的查询点，并检索到该点“最近”的房间。

希望您对问题和我的想法有所了解。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

请注意，当您拥有离散数据时，R-Trees 可能会严重退化。您真正需要找出的第一件事是适当的数据表示，然后测试您的查询是否适用于数据的子集。

R-Trees 只会让您的查询更快。如果他们一开始就不起作用，那将无济于事。 您应该先不使用 R-Tree 来测试您的方法。除非您遇到大量数据（例如，100.000 个对象），否则内存中的线性扫描可以轻松胜过 R-Tree，尤其是当您需要一些适配器层时，因为它与您的代码没有很好地集成。

这里明显的方法是只使用边界矩形，并线性扫描它们。如果它们有效，那么您可以将 MBR 存储在 R-Tree 中以获得一些性能改进。 但如果它不适用于线性扫描，它也不适用于 R-Tree（它不会更快地工作。）

【讨论】：

是的。但是为了测试，我首先需要一个有效的实现。 ;)
是的，但不是 R-Tree。只需使用线性扫描即可！再次; R-trees 只会加速，不会解决你以前无法完成的任何任务。
加速正是我想要的。因此，我正在寻找一个通用的、免费的、稳定的实现。例如在背景中使用红黑树的 TreeMap 的原生实现。
好吧，我担心你的方法不管有没有加速都行不通！因此，在浪费时间采用一些外部代码之前先对其进行测试。 R-Trees 管理矩形，但如果你的距离函数没有帮助（这发生在高维......请参阅“维度诅咒”）
请注意，R-Trees 作为一种无需缓存的多维数据结构，在游戏开发人员中广受欢迎。尤其是当您可以从叶子遍历树时（例如，玩家攻击他的附近敌人）或几乎不更新树时，与 100k 对象的“线性扫描”相比，这是一个巨大的性能提升。这就是我的观点。

【解决方案2】：

我并不完全清楚您的确切问题是什么，但是 R-Tree 或区间树在 20 维中无法正常工作。这不是一个巨大的维度，但它足以让维度诅咒开始出现。

要明白我的意思，请考虑尝试查看一个盒子的所有邻居，包括角落和边缘的邻居。使用 20 个维度，您将拥有 3²⁰ - 1 或 3,486,784,400 个相邻框。（您可以通过意识到沿每个轴的邻居可以是 -1 单位、0 单位或 +1 单位，但 (0,0,0) 不是邻居，因为它代表原始框。）

很抱歉，您要么接受暴力搜索，要么更好地分析您的问题并提出更聪明的解决方案。

【讨论】：

是的，我知道维度的诅咒。但是我会尝试使用 R-Tree，因为 20 维是最坏的情况。也许我什至可以以某种方式缩小尺寸。但我想对其进行测试并将其与其他可能更好的解决方案进行比较。
这在很大程度上取决于您的数据。我已经在 27+ 维颜色直方图上成功使用了 R-Trees。

【解决方案3】：

我在 Java 中发现了这个 R*-Tree 实现，它似乎提供了许多功能：

你可能想看看！

【讨论】：

【解决方案4】：

另一个很好的 Java 实现是 ELKI：https://elki-project.github.io/。

【讨论】：

【解决方案5】：

您可以使用 PostgreSQL 的通用搜索树索引工具。

【讨论】：