【摘 要】
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区域搜索问题和众多的实际应用有着紧密的联系,例如地理信息系统、计算几何、计算机图形学、空间数据库和时间序列数据库等系统,其实日常生活中也不乏众多例子.区域搜索问题
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区域搜索问题和众多的实际应用有着紧密的联系,例如地理信息系统、计算几何、计算机图形学、空间数据库和时间序列数据库等系统,其实日常生活中也不乏众多例子.区域搜索问题有着丰富的内容,该文主要通过一些典型实例来介绍区域搜索问题.一般来说,讨论的问题或者定义在群上,或者定义在半群上.该文详细描述了OLAP上的区域和查询和区域最大值查询两个典型的例子,前者的运算是定义在群上,而后者的运算是定义在半群上的.该文的贡献,主要是用基于压缩的方法来研究一维空间中的区域最大值问题.设计了两种PHB数据结构来存储预处理数据,一个用分层的数组,另一个用分层的van Emde Boas树.这两种数据结构的平均空间复杂度都是线性的,后者是前者的一个改进.基于前一个数据结构的查询算法的平均时间复杂度是O(log log n),而另一个的最坏查询时间复杂度是O(log log n).最后,该文总结了区域搜索算法设计的一些技巧和一些比较深刻或者是比较新的结果,并根据大量的参考文献例举了几个值得关注的研究方向.
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