Design, Implementation and Preliminary Analysis of General Multidimensional Trees
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099.1/15859
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2012-06
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this thesis, a new multidimensional data structure, the q-kd tree, for storing points lying in a multidimensional space is defined, implemented and experimentally analyzed. This new data structure has k-d trees and quad-trees as particular cases.
The main difference between q-kd trees and either kd-trees or quad-trees is the way in which discriminants are assigned to each node of the tree. While this is fixed for kd-trees and quad-trees, it is variable for q-kd trees.
We propose two different ways for assigning discriminants to nodes, the heuristics: Split Tendency and Prob-of-1. These heuristics allow us to build what we call quasi-optimal q-kd trees and randomly-split q-kd trees respectively.
Experimentally we show that our variants of q-kd trees are in between quad-trees and k-d trees concerning the memory space and internal path length, and that by proper parameter settings it is possible to construct q-kd trees taylored to the space and time restrictions we can have.
TitulacióMOBILITAT INCOMING
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
exchange_internship_uj.pdf | Report | 1,099Mb | Visualitza/Obre |