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  • 四叉树编码存储的实现-附件资源
  • 四叉树编码

    2012-07-10 08:11:57
    基于十进制实现四叉树编码,以moton码存储属性数据的行列号
  • 四叉树编码的原理

    热门讨论 2012-01-10 08:39:42
    文档主要描述四叉树的思想的原理,能清除的给读者知道四叉树的来龙去脉,因此,不懂此原理的朋友可下载。
  • 四叉树编码转换类

    2017-10-13 11:16:02
    四叉树编码转换:x,y与 Morton 转换,MapKey 编码转换.Mapkey 用一串字符表示叉树位置。
  • 用c语言编的比较简单
  • 一种基于自然数的线性四叉树编码,很好的GIS论文哦
  • 用java实现的四叉树编码源码

    热门讨论 2010-11-30 16:30:20
    从文件读取四叉树结点,按照morton码对四叉树进行编码
  • 四叉树编码实现

    千次阅读 2018-06-27 17:45:30
    转载自https://blog.csdn.net/devCopper/article/details/11726871关于... 本次就自己实现一个地图四叉树索引,但是还有一些问题也希望各位路过的大神能指点一下。 首先,结合一下应用场景(我们需要用四叉树来索...

    转载自https://blog.csdn.net/devCopper/article/details/11726871

    关于四叉树的原理我想应该不需要多说啦,大家都懂得,实在不晓得的话,百度吧~

    由于四叉树索引效率还可以并且非常简单,因此在Gis中广泛的应用也是毋庸置疑的。

     

    本次就自己实现一个地图四叉树索引,但是还有一些问题也希望各位路过的大神能指点一下。

     

    首先,结合一下应用场景(我们需要用四叉树来索引地图数据),考虑一下使用四叉树索引地图数据存在的一些问题。

    1.什么时候建立四叉树索引,四叉树索引如何存储(序列化还是自己写算法来存储四叉树)?第一次加载数据的时候建立四叉树,当对地图数据操作的时候动态的维护四叉树,关闭地图的时候,保存内存中的四叉树实例,以避免每次建立四叉树耗时。目前我直接使用四叉树序列化。

    2.什么东西可能会影响到四叉树索引地图数据的效率?树的深度,空节点每次还要被搜索,使用不平衡四叉树来避免无意义的搜索;每个节点上所关联的地图数据个数。子节点已经包含了地图数据的实例,则父节点不包含,减少数据的冗余。

     

    为了可以在四叉树节点上关联地图数据,设计如下结构来表示地图数据。

    [csharp]  view plain  copy
    1. /// <summary>  
    2. /// 包含有包络线的对象接口定义  
    3. /// </summary>  
    4. public interface IHasBoundingBox  
    5. {  
    6.     /// <summary>  
    7.     /// 几何对象的包络线  
    8.     /// </summary>  
    9.     BoundingBox Box  
    10.     {  
    11.         get;  
    12.         set;  
    13.     }  
    14. }  


     

    [csharp]  view plain  copy
    1. /// <summary>  
    2. /// 几何对象的的ID和包络线构成索引对象  
    3. /// </summary>  
    4. public class GeoBox:IHasBoundingBox  
    5. {  
    6.     BoundingBox _box;  
    7.   
    8.     /// <summary>  
    9.     /// 几何对象的Id  
    10.     /// </summary>  
    11.     public uint ID;  
    12.  
    13.     #region IHasBoundingBox 成员  
    14.   
    15.     public BoundingBox Box  
    16.     {  
    17.         get  
    18.         {  
    19.             return _box;  
    20.         }  
    21.         set  
    22.         {  
    23.             _box = value;  
    24.         }  
    25.     }  
    26.  
    27.     #endregion  
    28. }  


    用一个矩形范围和几何对象的Id来表示地图上需要索引的几何对象,当请求地图数据的时候,首先根据地图范围来遍历四叉树,找到对应四叉树的节点后,遍历该自树获取所有数据,即Id,根据Id去读取物理文件的数据。

     

    四叉树节点的定义:

    [csharp]  view plain  copy
    1. /// <summary>  
    2. /// 四叉树节点  
    3. /// </summary>  
    4. /// <typeparam name="T">节点中所包含的数据类型</typeparam>  
    5. public class QuadNode<T>  
    6. {  
    7.     private int _depth;  
    8.     private List<T> _datas;  
    9.     private BoundingBox _rect;  
    10.     private QuadNode<T> _lt;  
    11.     private QuadNode<T> _rt;  
    12.     private QuadNode<T> _lb;  
    13.     private QuadNode<T> _rb;  
    14.     private bool _isLeaf;  
    15.     private QuadNodeLimit _limit;  
    16.   
    17.     public QuadNodeLimit Limit  
    18.     {  
    19.         get { return _limit; }  
    20.     }  
    21.   
    22.     public bool IsLeaf  
    23.     {  
    24.         get { return _isLeaf; }  
    25.         set { _isLeaf = value; }  
    26.     }  
    27.   
    28.     public int Depth  
    29.     {  
    30.         get { return _depth; }  
    31.         set { _depth = value; }  
    32.     }  
    33.   
    34.     public List<T> Datas  
    35.     {  
    36.         get { return _datas; }  
    37.         set { _datas = value; }  
    38.     }  
    39.   
    40.     public BoundingBox Rect  
    41.     {  
    42.         get { return _rect; }  
    43.         set { _rect = value; }  
    44.     }  
    45.   
    46.     public QuadNode<T> LT  
    47.     {  
    48.         get { return _lt; }  
    49.         set { _lt = value; }  
    50.     }  
    51.   
    52.     public QuadNode<T> RT  
    53.     {  
    54.         get { return _rt; }  
    55.         set { _rt = value; }  
    56.     }  
    57.   
    58.     public QuadNode<T> LB  
    59.     {  
    60.         get { return _lb; }  
    61.         set { _lb = value; }  
    62.     }  
    63.   
    64.     public QuadNode<T> RB  
    65.     {  
    66.         get { return _rb; }  
    67.         set { _rb = value; }  
    68.     }  
    69.   
    70.     public QuadNode(BoundingBox box,QuadNodeLimit limit, int depth)  
    71.     {  
    72.         _datas = new List<T>();  
    73.         _rect = box;  
    74.         _lt = null;  
    75.         _rt = null;  
    76.         _lb = null;  
    77.         _rb = null;  
    78.         _isLeaf = true;  
    79.         _depth = depth;  
    80.         _limit = limit;  
    81.     }  
    82.   
    83.     public bool Insert(T data)  
    84.     {  
    85.         QuadNode<T> ret = QueryNode((data as IHasBoundingBox).Box);  
    86.         if (ret != null)  
    87.         {  
    88.             //此处开始分裂子节点,不是平衡四叉树  
    89.             if ( ret.Datas.Count >= _limit.MaxObjNum && ret.Depth < _limit.MaxDepth)  
    90.             {  
    91.                 BoundingBox childBox;  
    92.                 double xmin = 0;  
    93.                 double ymin = 0;  
    94.                 double xmax = 0;  
    95.                 double ymax = 0;  
    96.   
    97.                 // 开始分裂子节点  
    98.                 if (ret.LT == null)  
    99.                 {  
    100.                     xmin = _rect.Min.X;  
    101.                     ymin = _rect.Min.Y;  
    102.                     xmax = _rect.Min.X + _rect.Width / 2;  
    103.                     ymax = _rect.Min.Y + _rect.Height/2;  
    104.   
    105.                     childBox = new BoundingBox(xmin, ymin, xmax, ymax);  
    106.                     if (childBox.Contains((data as IHasBoundingBox).Box))  
    107.                     {  
    108.                         ret.LT = new QuadNode<T>(childBox, ret.Limit, ret.Depth + 1);  
    109.                         ret.IsLeaf = false;  
    110.                         SplitDatas(ret.LT, ret.Datas);  
    111.                         ret = ret.LT;  
    112.                     }  
    113.                 }  
    114.                 if (ret.RT == null)  
    115.                 {  
    116.                     xmin = _rect.Min.X + _rect.Width / 2;  
    117.                     ymin = _rect.Min.Y;  
    118.                     xmax = _rect.Max.X;  
    119.                     ymax = _rect.Min.Y + _rect.Height / 2;  
    120.   
    121.                     childBox = new BoundingBox(xmin, ymin, xmax, ymax);  
    122.                     if (childBox.Contains((data as IHasBoundingBox).Box))  
    123.                     {  
    124.                         ret.RT = new QuadNode<T>(childBox, ret.Limit, ret.Depth + 1);  
    125.                         ret.IsLeaf = false;  
    126.                         SplitDatas(ret.RT, ret.Datas);  
    127.                         ret = ret.RT;  
    128.                     }  
    129.                 }  
    130.                 if (ret.LB == null)  
    131.                 {  
    132.                     xmin = _rect.Min.X;  
    133.                     ymin =  _rect.Min.Y + _rect.Height / 2;  
    134.                     xmax = _rect.Min.X + _rect.Width / 2;  
    135.                     ymax = _rect.Max.Y;  
    136.   
    137.                     childBox = new BoundingBox(xmin, ymin, xmax, ymax);  
    138.                     if (childBox.Contains((data as IHasBoundingBox).Box))  
    139.                     {  
    140.                         ret.LB = new QuadNode<T>(childBox, ret.Limit, ret.Depth + 1);  
    141.                         ret.IsLeaf = false;  
    142.                         SplitDatas(ret.LB, ret.Datas);  
    143.                         ret = ret.LB;  
    144.                     }  
    145.                 }  
    146.                 if (ret.RB == null)  
    147.                 {  
    148.                     xmin = _rect.Min.X + _rect.Width / 2;  
    149.                     ymin = _rect.Min.Y + _rect.Height / 2;  
    150.                     xmax = _rect.Max.X;  
    151.                     ymax = _rect.Max.Y;  
    152.   
    153.                     childBox = new BoundingBox(xmin, ymin, xmax, ymax);  
    154.                     if (childBox.Contains((data as IHasBoundingBox).Box))  
    155.                     {  
    156.                         ret.RB = new QuadNode<T>(childBox, ret.Limit, ret.Depth + 1);  
    157.                         ret.IsLeaf = false;  
    158.                         SplitDatas(ret.RB, ret.Datas);  
    159.                         ret = ret.RB;  
    160.                     }  
    161.                 }  
    162.             }  
    163.             ret.Datas.Add(data);  
    164.             return true;  
    165.         }  
    166.         else  
    167.             return false;  
    168.     }  
    169.   
    170.     public void Remove(T data)  
    171.     {  
    172.         QuadNode<T> ret = QueryNode((data as IHasBoundingBox).Box);  
    173.         if (ret != null)  
    174.             ret.Datas.Remove(data);  
    175.     }  
    176.   
    177.     public QuadNode<T> QueryNode(BoundingBox env)  
    178.     {  
    179.         QuadNode<T> ret = null;  
    180.         if (Rect.Contains(env) || Rect.Equals(env))  
    181.         {  
    182.             ret = this;  
    183.         }  
    184.         else if (env.Contains(Rect))  
    185.         {  
    186.             return this;  
    187.         }  
    188.         else  
    189.         {  
    190.             return null;  
    191.         }  
    192.         if (LT != null && LT.Rect.Contains(env))  
    193.         {  
    194.             ret = LT.QueryNode(env);  
    195.         }  
    196.         else if (RT != null && RT.Rect.Contains(env))  
    197.         {  
    198.             ret = RT.QueryNode(env);  
    199.         }  
    200.         else if (LB != null && LB.Rect.Contains(env))  
    201.         {  
    202.             ret = LB.QueryNode(env);  
    203.         }  
    204.         else if (RB != null && RB.Rect.Contains(env))  
    205.         {  
    206.             ret = RB.QueryNode(env);  
    207.         }  
    208.         return ret;  
    209.     }  
    210.   
    211.     public void QueryData(QuadNode<T> node, ref List<T> datas)  
    212.     {  
    213.         QuadNode<T> tempNode = node;  
    214.   
    215.         datas.AddRange(tempNode.Datas);  
    216.         if (tempNode.LT != null)  
    217.         {  
    218.             QueryData(tempNode.LT, ref datas);  
    219.         }  
    220.         if (tempNode.LB != null)  
    221.         {  
    222.             QueryData(tempNode.LB, ref datas);  
    223.         }  
    224.         if (tempNode.RT != null)  
    225.         {  
    226.             QueryData(tempNode.RT, ref datas);  
    227.         }  
    228.         if (tempNode.RB != null)  
    229.         {  
    230.             QueryData(tempNode.RB, ref datas);  
    231.         }  
    232.     }  
    233.   
    234.     private void SplitDatas(QuadNode<T> node, List<T> datas)  
    235.     {  
    236.         for (int i = 0; i < datas.Count; i++)   
    237.         {  
    238.             if (node.Rect.Contains((datas[i] as IHasBoundingBox).Box))  
    239.             {  
    240.                 node.Datas.Add(datas[i]);  
    241.             }  
    242.         }  
    243.         //是否去掉父节点重复的节点,若是去掉获取数据消耗时间会变长,若是没有去掉则树中会有大量的冗余数据  
    244.         for (int i = 0; i < node.Datas.Count; i++)  
    245.         {  
    246.             datas.Remove(node.Datas[i]);  
    247.         }  
    248.     }  
    249. }  

     

    四叉树的定义:

    [csharp]  view plain  copy
    1. /// <summary>  
    2. /// 四叉树地图索引  
    3. /// 四叉树必须要保证层数不能太深,同时也要保证节点保存对象数目不能大于规定的最大对象数目  
    4. /// 上述两个条件冲突时以深度为优先判断要素  
    5. /// 节点保存对象数目小于规定的最小保存数目时该节点则该节点不再分裂子节点  
    6. /// 注意:删除数据时该树不会自动萎缩,用户可以调用重新构造树的方法进行维护树  
    7. /// devCopper 2013.9.12  
    8. /// </summary>  
    9. /// <typeparam name="T">保存对象的数据类型</typeparam>  
    10. public class QuadTree<T> where T : IHasBoundingBox  
    11. {  
    12.     QuadNode<T> _root;  
    13.   
    14.     List<T> _datas;  
    15.   
    16.     /// <summary>  
    17.     /// 四叉树的根节点  
    18.     /// </summary>  
    19.     public QuadNode<T> Root  
    20.     {  
    21.         get { return _root; }  
    22.         set { _root = value; }  
    23.     }  
    24.   
    25.     /// <summary>  
    26.     /// 所有被索引的对象  
    27.     /// </summary>  
    28.     public List<T> Datas  
    29.     {  
    30.         get { return _datas; }  
    31.         set { _datas = value; }  
    32.     }  
    33.   
    34.     public QuadTree()  
    35.     { }  
    36.   
    37.     /// <summary>  
    38.     /// 构造函数  
    39.     /// </summary>  
    40.     /// <param name="env">根节点的包围盒</param>  
    41.     public QuadTree(BoundingBox env, QuadNodeLimit limit)  
    42.     {  
    43.         _root = new QuadNode<T>(env, limit, 0);  
    44.         _datas = new List<T>();  
    45.     }  
    46.   
    47.     /// <summary>  
    48.     /// 插入一个对象  
    49.     /// </summary>  
    50.     /// <param name="data">插入的数据</param>  
    51.     public void Insert(T data)  
    52.     {  
    53.         _root.Insert(data);  
    54.         _datas.Add(data);  
    55.     }  
    56.   
    57.     /// <summary>  
    58.     /// 移除一个对象  
    59.     /// </summary>  
    60.     /// <param name="data">移除的对象,该对象的BoundingBox属性值不需要关心</param>  
    61.     public void Remove(T data)   
    62.     {  
    63.         _root.Remove(data);  
    64.         _datas.Remove(data);  
    65.     }  
    66.   
    67.     /// <summary>  
    68.     /// 遍历四叉树查询矩形框所包含的对象  
    69.     /// </summary>  
    70.     /// <param name="env">查询条件</param>  
    71.     /// <returns>包含对象的节点</returns>  
    72.     public List<T> Query(BoundingBox env)  
    73.     {  
    74.         List<T> data = new List<T>();  
    75.   
    76.         QuadNode<T> ret = _root.QueryNode(env);  
    77.         if (ret != null)  
    78.             ret.QueryData(ret, ref data);  
    79.   
    80.         return data;  
    81.     }  
    82.   
    83.     /// <summary>  
    84.     /// 初始化四叉树  
    85.     /// </summary>  
    86.     /// <param name="objs">初始化对象</param>  
    87.     public void Initialize(List<T> datas)  
    88.     {  
    89.         for (int i = 0; i < datas.Count; i++)  
    90.         {  
    91.             if(_root.Insert(datas[i]))  
    92.                 _datas.Add(datas[i]);  
    93.         }  
    94.     }  
    95.   
    96.     /// <summary>  
    97.     /// 重新构造索引  
    98.     /// </summary>  
    99.     public void Rebuild()  
    100.     {  
    101.         for (int i = 0; i < _datas.Count; i++)  
    102.         {  
    103.             _root.Insert(_datas[i]);  
    104.         }  
    105.     }  
    106.   
    107.     /// <summary>  
    108.     /// 从文件中读取四叉树索引  
    109.     /// </summary>  
    110.     /// <param name="file">文件</param>  
    111.     /// <returns>一颗四叉树</returns>  
    112.     public static QuadTree<GeoBox>  FromFile(string file)  
    113.     {  
    114.         System.IO.FileStream fs = new System.IO.FileStream(file, System.IO.FileMode.Open);  
    115.         BinaryFormatter bf = new BinaryFormatter();  
    116.   
    117.         QuadTree<GeoBox> tree = (QuadTree<GeoBox>)bf.Deserialize(fs);  
    118.           
    119.         fs.Close();  
    120.         return tree;  
    121.     }  
    122.   
    123.     /// <summary>  
    124.     /// 保存四叉树索引  
    125.     /// </summary>  
    126.     /// <param name="tree">四叉树对象</param>  
    127.     /// <param name="file">保存的文件</param>  
    128.     public static void SaveIndex(QuadTree<GeoBox> tree, string file)  
    129.     {  
    130.         System.IO.FileStream fs = new System.IO.FileStream(file, System.IO.FileMode.CreateNew);  
    131.         BinaryFormatter bf = new BinaryFormatter();  
    132.         bf.Serialize(fs, tree);  
    133.         fs.Close();  
    134.     }  
    135.   
    136. }  


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  • 一个线性四叉树编码的试题

    万次阅读 2018-06-27 17:58:57
    四叉树压缩第一次 M 0 1 2 3 4 5 6 7 8 12 16 20 24 25 26 27 28 29 30 31 32 36 40 44 45 46 47 48 52 53 54 55 56 60 值 1 1 0 ...

    这个应该是压缩后的图像。


    计算过程。

    1一维数组十进制M码
    M012345678910111213141516171819202122

    23

    24252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263
    1101101000001111000011111110011000001111111110100000010000000000
    2四叉树压缩第一次
    M01234567812162024252627282930313236404445464748525354555660
    1101101001011110011001110100010000
    3四叉树压缩第二次
    M01234567812162024252627282930313236404445464748525354
    1101101001011110011001110100010
    4游程编码压缩十进制
    M023567121620272931364546475354
    101010101010101010
    5结果四进制
    M02311121330100100123131133210231232233311312
    101010101010101010
    参考https://wenku.baidu.com/view/47586b2525c52cc58bd6be77.html?qq-pf-to=pcqq.group
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  • 线性四叉树十进制编码原理 四叉树(Quadtrees)一共有多少种?线性四叉树十进制编码原理 四叉树(Quadtrees)一共有多少种?相关问题:匿名网友:给你答案其实是在害你,给你知识点,如果还不会再来问我线性代数的学习切入...

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    线性四叉树十进制编码原理 四叉树(Quadtrees)一共有多少种?

    线性四叉树十进制编码原理 四叉树(Quadtrees)一共有多少种?

    相关问题:

    匿名网友:

    给你答案其实是在害你,给你知识点,如果还不会再来问我

    线性代数的学习切入点:线性方程组。换言之,可以把线性代数看作是在研究线性方程组这一对象的过程中建立起来的学科。

    线性方程组的特点:方程是未知数的一次齐次式,方程组的数目s和未知数的个数n可以相同,也可以不同。

    关于线性方程组的解,有三个问题值得讨论:

    (1)、方程组是否有解,即解的存在性问题;

    (2)、方程组如何求解,有多少个解;

    (3)、方程组有不止一个解时,这些不同的解之间有无内在联系,即解的结构问题。

    高斯消元法,最基础和最直接的求解线性方程组的方法,其中涉及到三种对方程的同解变换:

    (1)、把某个方程的k倍加到另外一个方程上去;

    (2)、交换某两个方程的位置;

    (3)、用某个常数k乘以某个方程。我们把这三种变换统称为线性方程组的初等变换。

    任意的线性方程组都可以通过初等变换化为阶梯形方程组。

    由具体例子可看出,化为阶梯形方程组后,就可以依次解出每个未知数的值,从而求得方程组的解。

    对方程组的解起决定性作用的是未知数的系数及其相对位置,所以可以把方程组的所有系数及常数项按原来的位置提取出来,形成一张表,通过研究这张表,就可以判断解的情况。我们把这样一张由若干个数按某种方式构成的表称为矩阵。

    可以用矩阵的形式来表示一个线性方程组,这至少在书写和表达上都更加简洁。

    系数矩阵和增广矩阵。

    高斯消元法中对线性方程组的初等变换,就对应的是矩阵的初等行变换。阶梯形方程组,对应的是阶梯形矩阵。换言之,任意的线性方程组,都可以通过对其增广矩阵做初等行变换化为阶梯形矩阵,求得解。

    阶梯形矩阵的特点:左下方的元素全为零,每一行的第一个不为零的元素称为该行的主元。

    对不同的线性方程组的具体求解结果进行归纳总结(有唯一解、无解、有无穷多解),再经过严格证明,可得到关于线性方程组解的判别定理:首先是通过初等变换将方程组化为阶梯形,若得到的阶梯形方程组中出现0=d这一项,则方程组无解,若未出现0=d一项,则方程组有解;在方程组有解的情况下,若阶梯形的非零行数目r等于未知量数目n,方程组有唯一解,若r在利用初等变换得到阶梯型后,还可进一步得到最简形,使用最简形,最简形的特点是主元上方的元素也全为零,这对于求解未知量的值更加方便,但代价是之前需要经过更多的初等变换。在求解过程中,选择阶梯形还是最简形,取决于个人习惯。

    常数项全为零的线性方程称为齐次方程组,齐次方程组必有零解。

    齐次方程组的方程组个数若小于未知量个数,则方程组一定有非零解。

    利用高斯消元法和解的判别定理,以及能够回答前述的基本问题(1)解的存在性问题和(2)如何求解的问题,这是以线性方程组为出发点建立起来的最基本理论。

    对于n个方程n个未知数的特殊情形,我们发现可以利用系数的某种组合来表示其解,这种按特定规则表示的系数组合称为一个线性方程组(或矩阵)的行列式。行列式的特点:有n!项,每项的符号由角标排列的逆序数决定,是一个数。

    通过对行列式进行研究,得到了行列式具有的一些性质(如交换某两行其值反号、有两行对应成比例其值为零、可按行展开等等),这些性质都有助于我们更方便的计算行列式。

    用系数行列式可以判断n个方程的n元线性方程组的解的情况,这就是克莱姆法则。

    总而言之,可把行列式看作是为了研究方程数目与未知量数目相等的特殊情形时引出的一部分内容

    匿名网友:

    1.线性四叉树十进制编码原理

    答:给你答案其实是在害你,给你知识点,如果还不会再来问我 线性代数的学习切入点:线性方程组。换言之,可以把线性代数看作是在研究线性方程组这一对象的过程中建立起来的学科。 线性方程组的特点:方程是未知数的一次齐次式,方程组的数目s和未知...

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    答:四叉树编码的名词解释是什么 把地理空间定量划分为可变大小的网格,每个网格具有相同的属性。 将二维区域按照四个象限进行递归分割,直到子象限的数值单调为止。 四叉树编码是最有效的栅格数据压缩编码方法之一。其基本思想是首先把一幅图象或一...

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    答:每个节点含有四个指向其孩子的指针,那么给定n个节点,其4n个指针有多少指向空?(比较简单的题目,n个节点使用了的指针有n-1,所以最后的答案位4n-(n-1)=3n+1)

    10.哪位能讲讲四叉树算法以及其实现原理

    答:1、HMACSHA1的概念 HMACSHA1 是 从 SHA1 哈希函数构造的一种键控哈希算法,被用作 HMAC(基于哈希的消息验证代码)。此 HMAC 进程将密钥与消息数据混合,使用哈希函数对混合结果进行哈希计算,将所得哈希值与该密钥混合,然后再次应用哈希函数。...

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      2,根据各个象限的属性值是否单一决定要不要再分.

      3,若单一则不再分割(即作为四叉树的叶子节点存储);若不单一,则分别对各个象限重复1,2的过程,直到所有象限的像元值都单一为止.

      4,凡是属性值相同的子象限,不论大小,均作为最后的存储单元(作为一个叶子节点).

    转载于:https://www.cnblogs.com/listened/p/4147927.html

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四叉树编码

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