quadtrees အတွက် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှု မိတ်ဆက်

Quadtrees ဘာကြောင့် သင်ထင်တာထက် ပိုအရေးကြီးတာလဲ

ဒစ်ဂျစ်တယ်မြေပုံပေါ်တွင် ချဲ့ကြည့်သည့်အခါတိုင်း၊ အနီးနားရှိ စားသောက်ဆိုင်များကို မေးမြန်းခြင်း သို့မဟုတ် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ရေယာဉ်ခြေရာခံကြည့်ရှုခြင်း သို့မဟုတ် သင့်ဘရောက်ဆာမှ ရပ်တန့်ခြင်းမရှိဘဲ ယာဉ်အိုင်ကွန် ဒါဇင်များစွာကို အပ်ဒိတ်လုပ်သည့်အခါတိုင်း၊ quadtree သည် နောက်ကွယ်တွင် လေးလံသော လှုပ်ရှားမှုကို လုပ်ဆောင်နေသည့် အခွင့်အရေးကောင်းရှိပါသည်။ Quadtrees သည် လူအများစု မကြားခဲ့ဖူးသော အံဝင်ခွင်ကျသော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် ခေတ်မီဆော့ဖ်ဝဲလ်တွင် စွမ်းဆောင်ရည်အရှိဆုံးစနစ်အချို့ကို တိတ်တဆိတ် စွမ်းအားပေးသည် — ဗီဒီယိုဂိမ်းတိုက်မှုဖြစ်ပွားမှုကို သိရှိခြင်းမှသည် တစ်စက္ကန့်လျှင် အာကာသဆိုင်ရာ မေးမြန်းမှုသန်းပေါင်းများစွာကို လုပ်ဆောင်နေသော ပထဝီဝင်အချက်အလက်စနစ်များအထိဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်ပုံကို နားလည်ခြင်းသည် သင့်အား ပိုမိုကောင်းမွန်သော developer ဖြစ်လာစေရုံသာမက၊ ၎င်းသည် spatial data မှတဆင့် စုစည်းခြင်းနှင့် ရှာဖွေခြင်းအတွက် သင်စဉ်းစားပုံအား အခြေခံအားဖြင့် ပြောင်းလဲပါသည်။ သင်သည် ပို့ဆောင်ရေး ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ပလပ်ဖောင်းကို တည်ဆောက်နေသည်ဖြစ်စေ၊ တည်နေရာအခြေခံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ဒက်ရှ်ဘုတ်တစ်ခု သို့မဟုတ် ဘရောက်ဆာကို မပျက်စီးစေဘဲ ပတ္တူပေါ်တွင် ဒေတာအချက် 50,000 ကို သရုပ်ဖော်ရန် ကြိုးစားသည်ဖြစ်စေ quadtrees သည် အလိုလိုသိသာမြင်သာရှိပြီး သိသိသာသာ ထိရောက်သည့် အဖြေကို ပေးပါသည်။

Quadtree ဆိုတာ ဘာလဲ။

quadtree သည် အတွင်းပိုင်း node တစ်ခုစီတွင် ကလေးလေးယောက်တိတိ ပါရှိပြီး တစ်ခုချင်းစီသည် နှစ်ဖက်မြင် နေရာလွတ်တစ်ခု၏ quadrant တစ်ခုစီကို ကိုယ်စားပြုသည့် tree data structure တစ်ခုဖြစ်သည်။ အနောက်မြောက်၊ အရှေ့မြောက်၊ အနောက်တောင်နှင့် အရှေ့တောင်ဘက် လေးခုကို အညီအမျှ စတုရန်းလေးခုအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ ထိုစတုရန်းတစ်ခုစီကို နောက်ထပ်လေးထပ်လေးခုအဖြစ် ထပ်၍ ပိုင်းခြားနိုင်ပြီး၊ သင်သည် ရပ်တန့်နေသည့် အခြေအနေသို့ ရောက်သည်အထိ ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်နိုင်သည်။ ထိုရပ်တန့်မှုအခြေအနေသည် ပုံမှန်အားဖြင့် အမြင့်ဆုံးအနက် သို့မဟုတ် ခွဲမခွဲမီ node တစ်ခုတွင် ဒေတာအရေအတွက်မည်မျှ ထိန်းထားနိုင်သည့် အတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဤချဉ်းကပ်မှု၏ အလှသည် ၎င်း၏ သပ္ပါယသဘာဝတွင် တည်ရှိသည်။ ဒေတာအချက်များဖြင့် ထူထပ်သော ဧရိယာများကို ပိုမိုသေးငယ်၍ သေးငယ်သောဆဲလ်များအဖြစ် ပိုင်းခြားပြီး ကျဲသောနေရာများသည် ကြီးမားပြီး မပိုင်းခြားထားသော ဒေသများအဖြစ် ကျန်ရှိနေပါသည်။ နိုင်ငံတစ်ဝှမ်းရှိ ကော်ဖီဆိုင် 10,000 ၏ တည်နေရာများကို သိမ်းဆည်းထားသည့် လေးထောင့်ပုံသည် မန်ဟက်တန်တွင် စတုရန်းကီလိုမီတာ အနည်းငယ်အတွင်း ဆိုင်ပေါင်း 300 ရှိနိုင်သည့် နက်နဲသော အသေးစိတ် အပိုင်းများကို ဖန်တီးပေးမည် — သုည သို့မဟုတ် တစ်မှတ်ပါရှိသော ကျေးလက် Wyoming ၏ ကျယ်ပြန့်သော ကျယ်ပြန့်သော အပိုင်းများကို တစ်ခုတည်းအဖြစ် မခွဲထုတ်ဘဲ node အဖြစ် ထိန်းသိမ်းထားစဉ်။ ဤလိုက်လျောညီထွေရှိသော ပြတ်သားမှုသည် ဆဲလ်အလွတ်များတွင် များပြားလှသော memory ပမာဏကို ဖြုန်းတီးစေမည့် ကွက်လပ်ဇယားကွက်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက လေးပုံတစ်ပုံအား အလွန်အားကောင်းစေသည်။

အယူအဆကို Raphael Finkel နှင့် J.L. Bentley တို့က 1974 ခုနှစ်တွင် ပထမဆုံးဖော်ပြခဲ့ပြီး ထိုအချိန်မှစ၍ ၎င်းသည် အမျိုးအစားများစွာသို့ ခွဲထွက်လာခဲ့သည်- point quadtrees သည် တစ်ဦးချင်း သြဒီနိတ်အတွဲများကို သိမ်းဆည်းသည်၊ ဒေသ quadtrees သည် spatial area (ရုပ်ပုံဖိသိပ်မှုအတွက်အသုံးဝင်သော) နှင့် မျဉ်းကွေးများ ကိုကိုယ်စားပြုပါသည်။ မူကွဲတစ်ခုစီသည် မတူညီသောအသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ပေးသည်၊ သို့သော် core recursive subdivision နိယာမသည် ၎င်းတို့အားလုံးတွင်အတူတူပင်ဖြစ်ပါသည်။

ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် မေးမြန်းခြင်း လုပ်ဆောင်ပုံ

quadtree ထဲသို့ အမှတ်တစ်ခုထည့်ရန်၊ သင်သည် root node တွင် စတင်ပြီး မည်သည့် quadrant လေးခုအနက်မှ အမှတ်ထဲသို့ ကျရောက်နေမည်ကို ဆုံးဖြတ်ပါ။ ထို့နောက် သင်သည် ထို quadrant ၏ ကလေး node ထဲသို့ ပြန်ဝင်ပြီး လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပြန်လုပ်ပါ။ ၎င်း၏စွမ်းရည်ထက် မကျော်လွန်သော အရွက်ဆုံနေရာသို့ သင်ရောက်ရှိပါက (အများအားဖြင့် 1 သို့မဟုတ် 4 မှတ်အထိ သတ်မှတ်ထားသည်)၊ သင်သည် အမှတ်ကို ထိုနေရာတွင် သိမ်းဆည်းပါ။ အရွက်သည် စွမ်းရည်ရှိနေပြီဆိုလျှင် ကလေးများ လေးခုခွဲ၍ ရှိပြီးသားအချက်များကို ၎င်းတို့ကြားတွင် ပြန်လည်ဖြန့်ဝေပြီး သင့်လျော်သော ကလေးထဲသို့ အမှတ်အသစ်ထည့်ပါ။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် O(log n) အချိန်အတွင်း မျှတသောဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုအတွက် ပြီးမြောက်သော်လည်း အဆိုးဆုံးအခြေအနေများသည် အစုလိုက်အပြုံလိုက်ဒေတာများ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကျဆင်းစေနိုင်သည်။

အကွာအဝေး မေးမြန်းခြင်း — ပေးထားသည့် စတုဂံဧရိယာအတွင်း အမှတ်များအားလုံးကို ရှာဖွေခြင်း — quadtrees အမှန်တကယ်တောက်ပသည့်နေရာဖြစ်သည်။ သင့်ဒေတာအတွဲ (O(n) လုပ်ဆောင်ချက်) တွင် အချက်တိုင်းကို စစ်ဆေးမည့်အစား၊ သင်သည် အမြစ်မှစတင်ကာ node တစ်ခုစီတွင် ရိုးရှင်းသောမေးခွန်းတစ်ခုကို မေးပါ- ဤ node ၏ နယ်နိမိတ်သည် ကျွန်ုပ်၏ရှာဖွေမှုစတုဂံနှင့် ဖြတ်နေပါသလား။ မဟုတ်ပါက၊ သင်သည် သစ်ပင်အခွဲတစ်ခုလုံးကို ဖြတ်တောက်လိုက်သည် — နှိုင်းယှဉ်မှုတစ်ခုတည်းတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမှ အချက်ပေါင်းထောင်ပေါင်းများစွာကို ဖယ်ရှားပစ်နိုင်သည်။ လမ်းဆုံရှိလျှင် သက်ဆိုင်ရာ ကလေးများထံ ပြန်ပြောပါ။ ရှာဖွေမှုစတုဂံအတွင်း ကျရောက်နေသည့် အရွက်ဆုံနေရာများတွင် တွေ့ရသော အမှတ်များကို ရလဒ်အစုသို့ ပေါင်းထည့်သည်။

လက်တွေ့နမူနာကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ- သင့်တွင် ဝယ်ယူသူတည်နေရာ 100,000 ၏ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိပြီး စတိုးဆိုင်အသစ်ဖွင့်လှစ်ခြင်း၏ 5 ကီလိုမီတာအချင်းဝက်အတွင်း လူတိုင်းကိုရှာဖွေရန် လိုအပ်ပါသည်။ brute-force ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုသည် အကွာအဝေးတွက်ချက်မှု 100,000 လိုအပ်သည်။ ကောင်းမွန်စွာတည်ဆောက်ထားသော လေးထောင့်သစ်ပင်သည် သင်၏ရှာဖွေမှုဧရိယာနှင့် ရှင်းရှင်းလင်းလင်းထပ်မနေသော ပထဝီဝင်ဒေသတစ်ခုလုံးကို လျင်မြန်စွာဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် စစ်ဆေးမှု 200-500 သို့ လျှော့ချနိုင်သည်။ ၎င်းသည် 200x သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော စွမ်းဆောင်ရည် တိုးတက်မှုဖြစ်သည် — 800 မီလီစက္ကန့်ကြာသည့် query တစ်ခုနှင့် 4 မီလီစက္ကန့်ကြား ကွာခြားချက်။

Quadtrees ပေါ်တွင်လည်ပတ်သည့် Real-World Applicationsများ

quadtrees ၏ အသုံးချမှုသည် ပညာရပ်ဆိုင်ရာ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံထက် ကျော်လွန်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းကို သတိမပြုမိဘဲ မကြာခဏ လူသန်းပေါင်းများစွာ နေ့စဉ်အသုံးပြုနေသည့် စနစ်များအတွက် အခြေခံဖြစ်သည်။

• မြေပုံဆွဲခြင်းနှင့် လမ်းညွှန်ခြင်း- Google Maps နှင့် Mapbox ကဲ့သို့သော ဝန်ဆောင်မှုများသည် မြေပုံရုပ်ပုံများကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် လေးထောင့်ပုံစံ အကွက်စနစ်များကို အသုံးပြုပါသည်။ ဇူးမ်အဆင့်တစ်ခုစီသည် အကွက်များကို လေးခုခွဲ၍ ခွဲထားသောကြောင့် မြေပုံအကွက်များ သြဒိနိတ်များသည် quadtree လိပ်စာကို ထင်ဟပ်စေသည့် z/x/y ပုံစံအတိုင်း လိုက်နာသည်။ မြို့ဘလောက်တစ်ခုသို့ ချဲ့ကြည့်သောအခါ သက်ဆိုင်ရာ အရည်အသွေးမြင့် အကွက်များသာ တင်သည် — ကျန်ကမ္ဘာ့တစ်ခုလုံးသည် ရုပ်ထွက်ကြမ်းသည်။
• ဂိမ်းများတွင် တိုက်မိမှု ထောက်လှမ်းခြင်း- ဂိမ်းအင်ဂျင်များသည် အရာဝတ္ထုများ တိုက်မိသည့်အခါ ထိရောက်စွာ သိရှိနိုင်ရန် quadtrees (နှင့် ၎င်းတို့၏ 3D အတွဲ၊ octrees) ကို အသုံးပြုပါသည်။ မျက်နှာပြင်ပေါ်ရှိ အရာ 1,000 ပါသော O(n²) အိပ်မက်ဆိုးတစ်ခုစီကို စမ်းသပ်မည့်အစား အင်ဂျင်သည် တူညီသော quadtree cell ပါသည့် အရာများကိုသာ စစ်ဆေးပြီး စစ်ဆေးမှုများကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်သော နံပါတ်သို့ လျှော့ချသည်။
• ရုပ်ပုံချုံ့ခြင်း- ဧရိယာ လေးထောင့်ပုံများသည် အလားတူအရောင်များကို ကြီးမားသော အကွက်များအဖြစ် မျှဝေသော ကပ်လျက်ပစ်ဆယ်များကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် ပုံများကို ချုံ့နိုင်ပါသည်။ ဤအရာသည် အသေးစိတ်ကျသော ဧရိယာများတွင် အမြင်ပိုင်းဆိုင်ရာ သစ္စာရှိမှုကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် 10:1 ဖိသိပ်မှုအချိုးကို ရရှိသည့် အချို့သော ဖိသိပ်မှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အခြေခံဖြစ်သည်။
• ရေယာဉ်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး- ပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီများသည် အနီးနားရှိ အမှာစာများနှင့် ယာဉ်မောင်းများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကိုက်ညီရန် spatial indexing ကို အသုံးပြုပါသည်။ quadtree သည် "ဒီကားမောင်းသူ ၅ ယောက်က ဘယ်ကားနဲ့ အနီးဆုံးမှာ ရှိသလဲ" ဆိုတဲ့ မေးခွန်းကို အမြန်ဖြေပေးနိုင်ပါတယ်။ စက္ကန့်အနည်းငယ်တိုင်း ယာဉ်အစီးရေ ထောင်ပေါင်းများစွာ၏ GPS တည်နေရာကို အပ်ဒိတ်လုပ်နေပါသည်။
• Geospatial ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်- တည်နေရာအခြေခံလုပ်ငန်းဒေတာများ စုစည်းထားသော ပလပ်ဖောင်းများ — ဖောက်သည်သိပ်သည်းဆမြေပုံများ၊ အရောင်းနယ်မြေကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ စတိုးဆိုင်နေရာချထားမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များ — အစုလိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းထက် ဤမေးခွန်းများကို အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုဖြစ်စေရန်အတွက် spatial data structures များကို အားကိုးပါ။

quadtrees ၏ နောက်ကွယ်မှ အဓိက ထိုးထွင်းသိမြင်မှုမှာ spatial queries အများစုသည် data အများစုကို စစ်ဆေးရန် မလိုအပ်ပါ။ အာကာသကို အထက်တန်းကျကျ စုစည်းခြင်းဖြင့် သင်သည် brute-force ရှာဖွေမှုများကို ပစ်မှတ်ထားသော ဖြတ်သန်းမှုများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲလိုက်သည် — စက္ကန့်များကို မီလီစက္ကန့်များအဖြစ် ပြောင်းလဲကာ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများဖြင့်ပင် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။

ခြစ်ရာမှ လေးပုံတစ်ပုံ တည်ဆောက်ခြင်း

အလယ်အလတ် developer များအတွက်ပင် အခြေခံ quadtree ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် အံ့သြဖွယ်ကောင်းလောက်အောင် ချဉ်းကပ်နိုင်သည်။ ပင်မဖွဲ့စည်းပုံသည် အစိတ်အပိုင်းအနည်းငယ်မျှသာ လိုအပ်သည်- နယ်နိမိတ် (node ​​ဖုံးစတုဂံဧရိယာ)၊ စွမ်းရည် (ခွဲထွက်ခြင်းမပြုမီ အမြင့်ဆုံးအမှတ်များ)၊ အမှတ်များခင်းကျင်းခြင်း နှင့် ကလေး node လေးခုကို ရည်ညွှန်းချက်များ (အစပိုင်းတွင် null)။ ထည့်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုလုံးကို ဘာသာစကားအများစုတွင် ကုဒ်စာကြောင်း 30 အောက်တွင် ရေးသားနိုင်သည်။

ခွဲထုတ်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် မိဘ၏နယ်နိမိတ်၏ လေးပုံတစ်ပုံစီကို ဖုံးအုပ်ထားသည့် ကလေး node အသစ်လေးခုကို ဖန်တီးပေးသည်။ နယ်နိမိတ် (x၊ y၊ အကျယ်၊ အမြင့်) ရှိသော မိဘအတွက် အရှေ့မြောက်ကလေးသည် (x + width/2၊ y၊ width/2၊ အမြင့်/2)၊ အနောက်မြောက်သည် (x၊ y၊ width/2၊ အမြင့်/2) အစရှိသည်ဖြင့် ရရှိသည်။ ပိုင်းခြားပြီးနောက် ရှိပြီးသားအချက်များကို သင့်လျော်သောကလေးများသို့ ပြန်လည်ဖြန့်ဝေပါသည်။ ပြန်လည်ဖြန့်ဝေပြီးနောက် မိဘ၏အမှတ်များခင်းကျင်းမှုကို ရှင်းလင်းရန် မေ့သွားလေ့ရှိသောအမှားတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများအတွင်း ရလဒ်များထပ်နေစေသည်။

ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အသုံးပြုရန်အတွက်၊ များစွာသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်မှုများသည် အရေးကြီးပါသည်။ node စွမ်းရည်ကို 4-8 မှတ်အထိ သတ်မှတ်ခြင်းသည် ပုံမှန်အားဖြင့် သစ်ပင်အတိမ်အနက်နှင့် node အရာဝတ္ထုများ၏ အပေါ်ပိုင်းကို လျော့နည်းစေသောကြောင့် 1 စွမ်းရည်ထက် သာလွန်သည်။ အမြင့်ဆုံး အနက် ကန့်သတ်ချက် ကို ပေါင်းထည့်ခြင်း (ပုံမှန်အားဖြင့် 8-12 အဆင့်) သည် အဆုံးမရှိ နက်နဲသော သစ်ပင်များ ဖန်တီးခြင်းမှ အမှတ်များစွာ တူညီသော သြဒိနိတ်များ မျှဝေသည့် လမ်းကြောင်းဆိုင်ရာ ကိစ္စရပ်များကို တားဆီးပေးပါသည်။ ယာဉ်ခြေရာခံခြင်းကဲ့သို့ အမှတ်များ ရွေ့လျားနေသည့် ဒိုင်းနမစ်ဒေတာအတွဲများအတွက် — အနီရောင်-အနက်ရောင်သစ်ပင်များကဲ့သို့ ကိုယ်ပိုင်ဟန်ချက်မညီသောကြောင့် ဖယ်ရှားခြင်းယန္တရား သို့မဟုတ် သစ်ပင်ကို အခါအားလျော်စွာ ပြန်လည်တည်ဆောက်ရန် ဗျူဟာတစ်ခု လိုချင်ပါလိမ့်မည်။

စီးပွားရေးပလပ်ဖောင်းများနှင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်ရှိ လေးပုံတစ်ပုံ

ခေတ်သစ်လုပ်ငန်းပလက်ဖောင်းများသည် ဖောက်သည်တည်နေရာ၊ ပို့ဆောင်မှုဇုန်၊ အရောင်းနယ်မြေများ သို့မဟုတ် ပိုင်ဆိုင်မှုခြေရာခံခြင်းဖြစ်စေ spatial data နှင့် ပတ်သက်သည်များ ပိုများလာပါသည်။ စိန်ခေါ်မှုသည် ဤဒေတာကို သိမ်းဆည်းရုံမျှမက — ၎င်းသည် အတိုင်းအတာဖြင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ မေးမြန်းနိုင်စေသည်။ မြို့ပေါင်း 50 တွင် လည်ပတ်နေသော လုပ်ငန်းတစ်ခုသည် ဖောက်သည်သိပ်သည်းဆ၊ လမ်းကြောင်းပေးပို့မှု ယာဉ်မောင်းများကို မြင်သာစေရန် လိုအပ်သည့်အခါ သို့မဟုတ် ဒေသဆိုင်ရာ အရောင်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သည့်အခါ၊ အရင်းခံ spatial indexing ဗျူဟာသည် ဒိုင်ခွက်ကို 200 မီလီစက္ကန့် သို့မဟုတ် 20 စက္ကန့်အတွင်း တင်ပေးသည်ဆိုသည်ကို ဆုံးဖြတ်သည်။

ဤသည်မှာ Mewayz ကဲ့သို့သော အကြောင်းရင်းတစ်ခုဖြစ်သည် — CRM၊ ငွေတောင်းခံမှု၊ သင်္ဘောစီမံခန့်ခွဲမှု၊ ကြိုတင်စာရင်းသွင်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့ကို လုပ်ငန်းတစ်ခုတည်းတွင် ပါဝင်သော မော်ဂျူး 207 ခုကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် — အကျုံးဝင်သော spatial data များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းမှ အကျိုးကျေးဇူးရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ရေယာဉ်စီမံခန့်ခွဲမှု မော်ဂျူးတစ်ခုသည် မြေပုံပေါ်တွင် တက်ကြွသောယာဉ်အစီးရေ 500 ကိုပြသရန် လိုအပ်သောအခါ သို့မဟုတ် CRM မော်ဂျူးတစ်ခုသည် နယ်မြေစီမံခြင်းအတွက် အသုံးပြုသူတည်နေရာ 138,000+ ကို မြင်ယောင်လာသောအခါ၊ နုံအသောချဉ်းကပ်မှုများသည် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိမဟုတ်ပေ။ quadtrees (သို့မဟုတ် PostGIS R-trees နှင့် MySQL spatial indexes များကဲ့သို့ ၎င်းတို့၏ ဒေတာဘေ့စ်နှင့်ညီမျှသော ကိန်းဂဏန်းများ) သည် လုပ်ငန်းအဆင့် ဟာ့ဒ်ဝဲမလိုအပ်ဘဲ ဤအင်္ဂါရပ်များကို ကမ်းလှမ်းရန် ဖြစ်နိုင်ချေရှိစေသည်။

ပလပ်ဖောင်းများကို အကဲဖြတ်သည့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်၊ ယူဆောင်သွားသည့်အရာသည် လက်တွေ့ကျသည်- တည်နေရာနှင့် spatial data များကို ကောင်းမွန်စွာကိုင်တွယ်နိုင်သော ကိရိယာများသည် ၎င်းအတွက် ဖန်စီ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခြင်းမျှသာမဟုတ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် 10 ကီလိုမီတာအတွင်း ရရှိနိုင်သောဝန်ဆောင်မှုပေးသူများကို ချက်ချင်းပြသနိုင်သည့် ဘွတ်ကင်စနစ်နှင့် တူညီသောရလဒ်များကိုရယူရန် 8 စက္ကန့်ကြာသည့်စနစ်တစ်ခုကြား ခြားနားချက်ကို ပြုလုပ်နေသည်။ ဤအဆင့်ရှိ စွမ်းဆောင်ရည်သည် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံသို့ တိုက်ရိုက်ဘာသာပြန်ပြီး နောက်ဆုံးတွင် ဝင်ငွေဖြစ်သည်။

Quadtrees နှင့် အခြား Spatial Data Structures

Quadtrees သည် spatial indexing အတွက် တစ်ခုတည်းသော ရွေးစရာမဟုတ်ပါ၊ နှင့် အခြားရွေးချယ်စရာများကို နားလည်ခြင်းက သင့်အတွက် မှန်ကန်သော tool ကို ရွေးချယ်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ PostGIS နှင့် SQLite ၏ R*Tree module ကဲ့သို့သော ဒေတာဘေ့စ်များတွင် အကျယ်တဝင့်အသုံးပြုထားသော R-trees သည် ဒေတာကို အနိမ့်ဆုံးဘောင်ဝင်စတုဂံများအဖြစ် စုစည်းပြီး အပိုင်းအခြားမေးခွန်းများနှင့် အနီးဆုံး အိမ်နီးချင်းရှာဖွေမှုများကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် I/O လုပ်ဆောင်ချက်များကို လျှော့ချပေးသောကြောင့် ယေဘုယျအားဖြင့် ၎င်းတို့သည် quadtrees ထက် သာလွန်ကောင်းမွန်ပြီး ၎င်းတို့သည် I/O လုပ်ဆောင်ချက်များကို လျှော့ချပေးသောကြောင့် spatial databases အများစုသည် quadtrees များထက် အတွင်းပိုင်း၌ R-tree မျိုးကွဲများကို အသုံးပြုကြသည်။

K-d သစ်ပင်များ အလှည့်ကျ ဝင်ရိုးတန်းညှိထားသော အပိုင်းများကို အသုံးပြု၍ အပိုင်းပိုင်းနေရာလွတ် (ပထမ x ၊ ထို့နောက် y ၊ ထို့နောက် x နောက်တဖန် ) နှင့် အလယ်အလတ်အတိုင်းအတာဖြင့် အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းရှာဖွေမှုများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ အတိုင်းအတာနည်းပါးပြီး ဒေတာအတွဲသည် တည်ငြိမ်နေချိန်တွင် ၎င်းတို့သည် quadtrees ထက် စွမ်းဆောင်ရည်ပိုကောင်းလေ့ရှိသော်လည်း ၎င်းတို့သည် ဒိုင်းနမစ်ဖြင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် ပိုမိုခက်ခဲသည်။ Geohashes သည် ကွဲပြားသောချဉ်းကပ်မှုတစ်ရပ်ကို လုံးလုံးလျားလျားခံယူကာ၊ မျှဝေထားသောရှေ့ဆက်များသည် spatial proximity ကိုညွှန်ပြသည့် string တစ်ခုထဲသို့ ကုဒ်လုပ်ခြင်းဖြစ်သည် — ၎င်းတို့ကို ဒေတာဘေ့စ်ညွှန်းကိန်းပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ကက်ရှ်ပြုလုပ်ခြင်းအတွက် စံပြဖြစ်စေသော်လည်း မထင်သလိုအကွာအဝေးမေးမြန်းချက်များအတွက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်မှုနည်းပါသည်။

Quadtrees များသည် ၎င်းတို့၏ အားသာချက်များနှင့် ကိုက်ညီသည့် အခြေအနေများတွင် ရှိနေကြသည်- မမ်မိုရီအတွင်းပိုင်း အညွှန်းကိန်းခြင်း၊ မကြာခဏ ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် ဖျက်ခြင်းပါရှိသော တက်ကြွသောဒေတာအတွဲများ၊ အထက်တန်းဇယားကွက်ဖွဲ့စည်းပုံသည် သဘာဝကျကျ ချဲ့ထွင်ရန် အဆင့်များကို မြေပုံဆွဲခြင်းနှင့် ရိုးရှင်းလွယ်ကူသော အကောင်အထည်ဖော်မှု အရေးကြီးသည့် အခြေအနေများဖြစ်သည်။ pan-and-zoom ပါသည့် ကင်းဗတ်စ်တစ်ခုပေါ်တွင် ဒေတာအမှတ် 10,000 ကို တင်ဆက်သည့် ရှေ့ဆုံး အပလီကေးရှင်းအတွက်၊ JavaScript လိုင်း 100 တွင် အကောင်အထည်ဖော်ထားသော လေးထောင့်ပုံစံသည် ကွန်ရက် တုံ့ပြန်နေချိန်ကို ဖယ်ရှားလိုက်ရုံဖြင့် ဒေတာဘေ့စ်-ကျောထောက်နောက်ခံပြုထားသော ဖြေရှင်းချက်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေမည်ဖြစ်သည်။

စတင်ခြင်း- လက်တွေ့ကျသော နောက်အဆင့်များ

သင်သည် ၎င်းတို့အကြောင်းဖတ်ခြင်းထက် quadtrees အကြောင်းကို နက်ရှိုင်းစွာနားလည်လိုပါက၊ အထိရောက်ဆုံးနည်းလမ်းမှာ အမြင်အာရုံတစ်ခုတည်ဆောက်ရန်ဖြစ်သည်။ အမှတ်များကို နှိပ်ခြင်းဖြင့် ရိုးရှင်းသော ပတ္တူပလီကေးရှင်းကို ဖန်တီးပြီး သစ်ပင်ခွဲခွဲကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကြည့်ရှုပါ။ ပတ်ပတ်လည်ဆွဲယူနိုင်ပြီး တွေ့ရှိသည့်အချက်များကို မီးမောင်းထိုးပြနိုင်သည့် အပိုင်းအခြား-မေးမြန်းမှုစတုဂံတစ်ခုကို ထည့်ပါ။ ဤလက်ဖြင့် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် စာဖတ်ခြင်းပမာဏနှင့် ကိုက်ညီမှုမရှိသော ပင်ကိုယ်ဥာဏ်ကို တည်ဆောက်ပေးသည် — အစုလိုက်အပြုံလိုက်ဒေတာသည် အဘယ်ကြောင့် ပိုမိုနက်နဲသောသစ်ပင်များကို ဖန်တီးသနည်း နှင့် စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများအတွင်း တံစဉ်များကို မည်ကဲ့သို့ ပြုမူပုံသည် နေရာလွတ်များစွာကို ဖယ်ရှားပေးသည်ကို သင်ချက်ချင်းမြင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ထုတ်လုပ်မှုအပလီကေးရှင်းများအတွက်၊ ဤလမ်းညွှန်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ- သင့်ဒေတာသည် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် နေထိုင်ပါက၊ သင့်ဒေတာဘေ့စ်မှ ပံ့ပိုးပေးသည့် (PostGIS၊ MySQL Spatial၊ MongoDB 2dsphere အညွှန်းကိန်းများ) ကို အပလီကေးရှင်းကုဒ်တွင် quadtrees အကောင်အထည်ဖော်မည့်အစား အသုံးပြုပါ။ အကယ်၍ သင်သည် client-side visualization သို့မဟုတ် in-memory processing ပြုလုပ်နေပါက၊ JavaScript အတွက် d3-quadtree သို့မဟုတ် Python အတွက် pyquadtree ကဲ့သို့သော စာကြည့်တိုက်များသည် သင့်အား တိုက်ခိုက်စမ်းသပ်ပြီး အကောင်အထည်ဖော်မှုများကို ပေးပါသည်။ အကယ်၍ သင်သည် တည်နေရာဒေတာအမျိုးအစားကိုမဆို ကိုင်တွယ်နိုင်သော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုကို တည်ဆောက်နေပါက — ဖောက်သည်လိပ်စာများမှ ပေးပို့မှုလမ်းကြောင်းများအထိ နယ်မြေစီမံခန့်ခွဲမှုအထိ — spatial indexing ကို နားလည်ရန် အချိန်ကို ရင်းနှီးမြှုပ်နှံပါ၊

Quadtrees သည် ကွန်ပြူတာသိပ္ပံတွင် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော နိယာမကို ကိုယ်စားပြုသည်- သင့်ဒေတာအတွက် သင်ရွေးချယ်သော ဖွဲ့စည်းပုံသည် သင် ထိရောက်စွာဖြေဆိုနိုင်သော မေးခွန်းများကို ဆုံးဖြတ်ပေးပါသည်။ သြဒိနိတ်စာရင်းပြားတစ်ခုသည် "အမှတ်အားလုံးကိုပေးပါ" ဟုဖြေဆိုနိုင်သော်လည်း လေးထောင့်သစ်လေးတစ်ကောင်က "ငါ့ကို ဒီမှာ အနီးရှိ အမှတ်များအားလုံးကိုပေးပါ" ဟုဖြေဆိုနိုင်သည် — နှင့် ချက်ချင်းခံစားရလောက်အောင် မြန်ဆန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ခန့်မှန်းချက်များအရ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းဒေတာများ၏ 73% တွင် spatial component တစ်ခုပါရှိသည့် ကမ္ဘာတွင်၊ ၎င်းစွမ်းရည်သည် ပညာရပ်တစ်ခုမျှသာမဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် ယှဉ်ပြိုင်မှု အားသာချက်ဖြစ်သည်။

အမေးများသောမေးခွန်းများ

စတုရန်းထရီဆိုတာ ဘာလဲ၊ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ။

စတုရန်းထရီတစ်ခုသည် သစ်ပင်အခြေခံဒေတာတည်ဆောက်ပုံတစ်ခုဖြစ်ပြီး နှစ်ဘက်မြင်အာကာသကို လေးပုံတစ်ပုံအညီအမျှ လေးပုံတစ်ပုံအဖြစ် ထပ်ခါတလဲလဲ ပိုင်းခြားထားသည်။ node တစ်ခုစီသည် ကလေး node လေးခုအဖြစ်မခွဲမီ အကန့်အသတ်ရှိသော ဒေတာအမှတ်များကို ထိန်းထားနိုင်သည်။ ဤအထက်တန်းပိုင်းခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် ပေးထားသောဧရိယာအတွင်း အမှတ်အားလုံးကိုရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့ spatial queries ကိုဖြစ်စေသည် — အလွန်လျင်မြန်ပြီး လက်တွေ့အခြေအနေအများစုတွင် linear မှ logarithmic သို့ ရှာဖွေချိန်ကို လျှော့ချပေးပါသည်။

ကမ္ဘာပေါ်ရှိ အပလီကေးရှင်းများတွင် အသုံးများသော quadtrees သည် အဘယ်မှာရှိသနည်း။

Quadtrees သည် pinch-to-zoom လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသော ဒစ်ဂျစ်တယ်မြေပုံများ၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ရေယာဉ်ခြေရာခံ ဒက်ရှ်ဘုတ်များ၊ ဗီဒီယိုဂိမ်းတိုက်မိမှု ထောက်လှမ်းခြင်းအင်ဂျင်များနှင့် ပထဝီဝင်အချက်အလက်စနစ်များသည် တစ်စက္ကန့်လျှင် သန်းပေါင်းများစွာသော spatial queries များကို လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ နှစ်ဘက်မြင် အာကာသအတွင်း ပျံ့နှံ့နေသော အရာဝတ္ထုများကို ထိရောက်စွာ ရှာဖွေရန်၊ ထည့်သွင်းရန် သို့မဟုတ် စီမံခန့်ခွဲရန် လိုအပ်သည့် မည်သည့် အပလီကေးရှင်းမဆို quadtree indexing မှ အကျိုးကျေးဇူးရရှိနိုင်ပါသည်။

quadtrees သည် အခြားသော spatial data structures များနှင့် မည်သို့နှိုင်းယှဉ်သနည်း။

အပြားဇယားကွက်များနှင့် မတူဘဲ၊ လေးထောင့်သစ်များသည် ၎င်းတို့၏ ပြတ်သားမှုကို ဒေတာသိပ်သည်းဆအဖြစ် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည် — ကျဲသောနေရာများသည် လူများသောဒေသများကို ထပ်ဆင့်ခွဲထားသော်လည်း ကျဲသောနေရာများသည် ကြမ်းနေပါသည်။ k-d သစ်ပင်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက quadtrees များသည် အကောင်အထည်ဖော်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူပြီး တူညီစွာ ဖြန့်ဝေထားသော 2D ဒေတာအတွက် ပိုသင့်လျော်ပါသည်။ R-trees များသည် ထပ်နေသော ဒေသများကို ပို၍ ချောမွေ့စွာ ကိုင်တွယ်နိုင်သော်လည်း quadtrees သည် ထည့်သွင်းမှု မြန်နှုန်းတွင် အနိုင်ရပြီး အချိန်နှင့်တပြေးညီ အလုပ်များ အတွက် ပြိုင်တူလုပ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူပါသည်။

quadtrees သည် လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲလ်တွင် စွမ်းဆောင်ရည်ပိုကောင်းအောင် ကူညီပေးနိုင်ပါသလား။

လုံးဝ။ တည်နေရာဒေတာ၊ spatial ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သို့မဟုတ် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသည့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များကို ကိုင်တွယ်သည့် မည်သည့်လုပ်ငန်းကိရိယာမဆို quadtree ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းမှ အကျိုးကျေးဇူးများ။ Mewayz၊ $19/mo မှစတင်သည့် 207-module business OS ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် မြန်ဆန်ပြီး တုံ့ပြန်မှုအတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်ရန်အတွက် — စတိုးဆိုင်တည်နေရာမြေပုံများမှ ထောင်ပေါင်းများစွာသောဒေတာအချက်များတစ်လျှောက် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအထိ ထိရောက်သောဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများကို အသုံးချပါသည်။