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- El término Quadtree, o árbol cuaternario, se utiliza para describir clases de estructuras de datos jerárquicas cuya propiedad común es que están basados en el principio de descomposición recursiva del espacio. En un QuadTree de puntos, el centro de una subdivisión está siempre en un punto. Al insertar un nuevo elemento, el espacio queda divido en cuatro cuadrantes. Al repetir el proceso, el cuadrante se divide de nuevo en cuatro cuadrantes, y así sucesivamente. Una gran variedad de estructuras jerárquicas existen para representar los datos espaciales. Una técnica normalmente usada es Quadtree. El desarrollo de estos fue motivado por la necesidad de guardar datos que se insertan con valores idénticos o similares. Este artículo trata de la representación de datos en el espacio bidimensional. Quadtree también se usa para la representación de datos en los espacios tridimensionales o con hasta 'n' dimensiones. El término Quadtree se usa para describir una clase de estructuras jerárquicas cuya propiedad en común es el principio de recursividad de descomposición del espacio. Estas clases, basan su diferencia en los requisitos siguientes: 1.
* El tipo del dato en que ellas actúan. 2.
* El principio que las guías del proceso de descomposición. 3.
* La resolución (inconstante o ninguna). La familia Quadtree se usa para representar puntos, áreas, curvas, superficies y volúmenes. La descomposición puede hacerse en las mismas partes en cada nivelado (la descomposición regular), o puede depender de los datos de la entrada. La resolución de la descomposición, en otros términos, el número de tiempos en que el proceso de descomposición es aplicado, puede tratarse de antemano, o puede depender de las propiedades de los datos de la entrada. El primer ejemplo de un Quadtree se relaciona a la representación de un área bidimensional. La región Quadtree que representa las áreas es el tipo más estudiado. Este ejemplo es basado en la subdivisión sucesiva del espacio en cuatro cuadrantes del mismo tamaño. El subcuadrante que contiene datos simplemente se denomina área Negra, y los que no contienen datos se denominan área Blanca. Un subcuadrante que contiene partes de ambos se denomina área Ceniza. Los subcuadrantes Ceniza, que contienen aéreas Blancas y Negras (Vacío y Datos), deben subdividirse sucesivamente hasta que solo queden cuadrantes Negros Y Blancos... (Datos y Vacíos). Cada cuadrante representa un nodo del Quadtree, los espacios negros y blancos siempre están en las hojas, mientras todos los nodos interiores representan los espacios grises. (es)
- El término Quadtree, o árbol cuaternario, se utiliza para describir clases de estructuras de datos jerárquicas cuya propiedad común es que están basados en el principio de descomposición recursiva del espacio. En un QuadTree de puntos, el centro de una subdivisión está siempre en un punto. Al insertar un nuevo elemento, el espacio queda divido en cuatro cuadrantes. Al repetir el proceso, el cuadrante se divide de nuevo en cuatro cuadrantes, y así sucesivamente. Una gran variedad de estructuras jerárquicas existen para representar los datos espaciales. Una técnica normalmente usada es Quadtree. El desarrollo de estos fue motivado por la necesidad de guardar datos que se insertan con valores idénticos o similares. Este artículo trata de la representación de datos en el espacio bidimensional. Quadtree también se usa para la representación de datos en los espacios tridimensionales o con hasta 'n' dimensiones. El término Quadtree se usa para describir una clase de estructuras jerárquicas cuya propiedad en común es el principio de recursividad de descomposición del espacio. Estas clases, basan su diferencia en los requisitos siguientes: 1.
* El tipo del dato en que ellas actúan. 2.
* El principio que las guías del proceso de descomposición. 3.
* La resolución (inconstante o ninguna). La familia Quadtree se usa para representar puntos, áreas, curvas, superficies y volúmenes. La descomposición puede hacerse en las mismas partes en cada nivelado (la descomposición regular), o puede depender de los datos de la entrada. La resolución de la descomposición, en otros términos, el número de tiempos en que el proceso de descomposición es aplicado, puede tratarse de antemano, o puede depender de las propiedades de los datos de la entrada. El primer ejemplo de un Quadtree se relaciona a la representación de un área bidimensional. La región Quadtree que representa las áreas es el tipo más estudiado. Este ejemplo es basado en la subdivisión sucesiva del espacio en cuatro cuadrantes del mismo tamaño. El subcuadrante que contiene datos simplemente se denomina área Negra, y los que no contienen datos se denominan área Blanca. Un subcuadrante que contiene partes de ambos se denomina área Ceniza. Los subcuadrantes Ceniza, que contienen aéreas Blancas y Negras (Vacío y Datos), deben subdividirse sucesivamente hasta que solo queden cuadrantes Negros Y Blancos... (Datos y Vacíos). Cada cuadrante representa un nodo del Quadtree, los espacios negros y blancos siempre están en las hojas, mientras todos los nodos interiores representan los espacios grises. (es)
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- El término Quadtree, o árbol cuaternario, se utiliza para describir clases de estructuras de datos jerárquicas cuya propiedad común es que están basados en el principio de descomposición recursiva del espacio. En un QuadTree de puntos, el centro de una subdivisión está siempre en un punto. Al insertar un nuevo elemento, el espacio queda divido en cuatro cuadrantes. Al repetir el proceso, el cuadrante se divide de nuevo en cuatro cuadrantes, y así sucesivamente. Estas clases, basan su diferencia en los requisitos siguientes: (es)
- El término Quadtree, o árbol cuaternario, se utiliza para describir clases de estructuras de datos jerárquicas cuya propiedad común es que están basados en el principio de descomposición recursiva del espacio. En un QuadTree de puntos, el centro de una subdivisión está siempre en un punto. Al insertar un nuevo elemento, el espacio queda divido en cuatro cuadrantes. Al repetir el proceso, el cuadrante se divide de nuevo en cuatro cuadrantes, y así sucesivamente. Estas clases, basan su diferencia en los requisitos siguientes: (es)
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