[译]K-D-B-tree

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原文地址:https://en.wikipedia.org/wiki/K-D-B-tree

计算机科学中，KDB-tree(k-dimensional B-tree)是一个用于划分K维搜索空间的树形结构，KDB-tree的目的是提供平衡KD树的搜索效率，同时提供B树面向块的存储来优化外部内存的访问。

介绍

类似于KD树，KBD tree组织K维空间的点，有助于范围搜索和多维数据库查询等操作。KDB tree通过在某个维度元素的比较将空间划分为两个子空间。使用2-D-B-tree举例子，空间划分使用和KD树相同的方式：使用某个维度的一个点，其他值要么小于或者大于当前值，分别分到左边和右边的划分平面上。

不同于KD树的地方，每个半空间不是自己的节点。而是和B树类似，KDB-tree中的节点以页来存储，树存储一个指针，指向根页。

结构

KDB-tree包括两种类型的页:

• 区域页面: (region, child)对的集合包含边界区域的描述，加上该区域指向子页面的指针。
• 点页面:(point, location)对的集合。数据库方面，location可能指向数据库记录的索引，对于K维空间中的点，可以被看成该空间中的点坐标。

当向KDB树插入元素时，导致节点的规模超过它的最优规模，页面溢出。因为KDB-tree的目的是优化外部内存访问，例如硬盘访问，当节点的规模超过外部内存页大小，一个叶被认为是溢出。

通过插入和删除操作，KDB树保持一些属性:

• 该图是一个多叉树，区域页面指向子页面，并且不能为空。点页面是叶子节点。
• 像B树，对于所有查询，到达叶节点的路径长度是相同的。
• 如果根节点是区域页面，区域的联合是整个搜索空间。
• 当一个区域页面的(region, child)对的儿子也是一个区域页面，所有儿子区域的联合是该页面。
• 和上面例子相反，如果儿子是一个点页面，儿子中所有点必须被该区域包含。

KDB-tree中的操作 

[译]K-D-B-tree

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原文地址：http://www.cnblogs.com/skycore/p/5093257.html