Was ist ein Quadtree?
Ein Quadtree ist eine baumartige Struktur, die auf der Potenz von vier basiert und zum Organisieren von Dateien in einer Datenbank verwendet wird. Jeder übergeordnete oder startende Knoten verfügt über vier untergeordnete Knoten, und jedes untergeordnete Knoten verfügt über eine bestimmte Datenmenge. Wenn das Datenlimit seine Grenze überschreitet, werden von diesem Knoten vier untergeordnete Knoten erstellt. Es gibt zwei Hauptbaumstrukturen: die Region und den Punktbaum, die sich jeweils geringfügig voneinander unterscheiden. Während ein Quadtree am häufigsten für Datenbanken verwendet wird, kann es auch zum Auffinden von Pixeln in zweidimensionalen (2D) Bildern verwendet werden, da die Pixel in einem 2D-Bild immer in vier Teile unterteilt werden können.
Alle baumartigen Strukturen bestehen aus übergeordneten oder Zweigknoten und untergeordneten oder Blattknoten. Das übergeordnete Element ist der Ausgangspunkt und enthält umfassende kategoriebasierte Daten, während das untergeordnete Element Dateien und Dokumente enthält. In einem Quadtree muss jeder Elternteil vier Kinder haben. Es müssen zwar vier Kinder sein, aber nicht alle Kinder müssen Daten enthalten. solche ohne werden als Nullknoten bezeichnet. Diese Nullknoten bleiben oft stagnierend und warten auf Daten.
Jeder untergeordnete Knoten in einem Quadtree hat ein Datenlimit. Diese Grenze wird normalerweise durch die Gesamtgröße der Datenbank definiert. Wenn so viele Informationen vorhanden sind, dass sie über das Limit hinausgehen, wird der untergeordnete Knoten zum übergeordneten Knoten, indem im Wesentlichen ein Kind geboren wird. Dabei werden vier untergeordnete Knoten erstellt, die alle zusätzlichen Daten aufnehmen. Normalerweise gibt es ein oder zwei Nullknoten aus dieser Erstellung, dies hängt jedoch vollständig davon ab, wie viele Daten sich im Knoten befanden.
Es gibt zwei Hauptquadtrees: Region und Punkt. Der Regionsquadtree wird verwendet, um eine gesamte 2D-Region basierend auf der Potenz von vier (z. B. vier, acht oder 16) Teilen in Teile zu zerlegen, die häufig für Darstellungen verwendet werden. Diese Struktur eignet sich am besten für Bilder oder Datenfelddiagramme. Die Punktversion ist wie ein binärer Baum und wird am besten mit geordneten Punkten verwendet. Diese Variante ist auch ein echter Baum, weil es einen zentralen Punkt gibt, von dem alle Knoten ausgehen, im Gegensatz zu der Regionsversion, in der die Knoten verstreut sind.
Die häufigste Verwendung des Quadtrees ist das Trennen und Organisieren einer Datenbank. Dies ist jedoch nicht die einzige Verwendung. Algorithmen zum Auffinden eines bestimmten Pixels in einem Bild verwenden üblicherweise Quadtrees, da jedes Pixel in einem Bild in vier gleiche Teile unterteilt werden kann. Dies macht Quadtrees einzigartig für die Suche nach Pixeln geeignet.