クワッドツリーとは何ですか？

クワッドツリー、Q-Tree、またはQTは、4つの象限でデータを整理する方法を指すコンピューターサイエンスの用語です。データベースは、クワッドツリーを使用して記録を保存して見つけます。このタイプの組織構造は、2次元画像で特定のビットまたはピクセルを見つけるために特にうまく機能します。

クワッドツリーは、コンピューターサイエンスで一般的に使用されるツリーデータ構造に多少続きます。通常のツリーデータ構造は、逆さまの下のツリーのように見えます。ツリーの上部にある親ノードには、1つ以上の子供ノードが接続されています。ツリー上の他のすべてのノードには1つの親ノードがあり、ゼロを含む任意の数の子供ノードを持つことができます。

通常のツリーデータ構造とは異なり、クワッドツリー構造では、各内部ノードに正確な4つの子供ノードが必要です。ほとんどのクワッドツリー構造を説明すると、親ノードを子供ノードに接続する線で、4人の子供ノードがぶら下がっているノードが表示されます。イラストAtionは続くことができ、4人の子供ノードが元の4人の子供ノードのそれぞれからぶら下がっています。

他にも、クワッドツリーのイラストは領域または正方形になります。地域がデータを保存するために最大容量に達するたびに、4つの象限に分割されます。通常、領域と象限は正方形ですが、長方形や他の形状にもなります。

クワッドツリーは、写真にピクセルを整理し、コンピューターグラフィックを整理するための優れたデータ構造です。写真は象限に分けることができ、各象限はさらに4つに分割できます。 これは、個々のピクセルのレベルに達するまで何度も繰り返すことができます。ただし、象限にすべて同じ色のピクセルが含まれている場合、象限をさらに分割する理由はありません。

クワッドツリー構造に保存されているデータは、他のものと比較して多くのストレージスペースを必要とする場合がありますがコンピューターグラフィックスのデータを整理する方法、クワッドツリー構造にはいくつかの利点があります。まず、すべての子供ノードをクリアするルートノードをクリアすることにより、写真全体またはグラフィックを1つのステップで削除できます。第二に、子供のノードの最終レベルをクリアするだけで、写真の解像度をすばやく減らすことができます。これにより、必要なストレージスペースの量が減ります。 最後に、クワッドツリー構造を使用すると、画像操作のために写真の特定の領域を見つけることが簡単です。

クワッドツリーは、空間インデックスを含む他のいくつかの状況でも使用されます。クワッドツリーは2次元画像に限定されていますが、3次元画像を表すことは、8人の子供へのキューブの区画であるオクトリーと呼ばれる同様の構造に従うことができます。