क्वाड्री और केडी-पेड़ के बीच मुख्य अंतर क्या है? मैं समझता हूं कि वे कई आयामों में अंक विभाजित करते हैं, लेकिन मुझे समझ में नहीं आता कि हम एक दूसरे के ऊपर क्यों उपयोग करेंगे। मुझे एक संरचना की आवश्यकता है जो मुझे यह समझने की अनुमति दे कि किसी दिए गए क्षेत्र में कितने अंक (2 डी अंक) हैं। असल में, मैं अंक के क्लस्टर का पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं।क्वाड्री और केडी-पेड़ के बीच अंतर
अंतर (एल्गोरिदमिक रूप से) है: क्वाड्रिस में, एक नोड तक पहुंचने वाला डेटा एक निश्चित (2^डी), बराबर आकार की कोशिकाओं में विभाजित होता है, जबकि केडीटीआर में, डेटा को कुछ डेटा विश्लेषण के आधार पर दो क्षेत्रों में विभाजित किया जाता है (उदाहरण के लिए कुछ समन्वय के औसत)। आयाम में घातीय निर्भरता के कारण, क्वाड्रिस उच्च आयामों के लिए अच्छी तरह से स्केल नहीं करते हैं। डेटा संरचनाएं भी उनकी क्वेरी समय जटिलताओं में भिन्न होती हैं।
चूंकि आप 2 डी अंक में रुचि रखते हैं, तो डेटा संरचना आपके लिए काम कर सकती है। केडी पेड़ श्रेणियों के लिए पूछना बहुत आसान है, और आमतौर पर क्वाड्रिस पर पसंद किया जाता है। मेरा सुझाव है कि आप उनका इस्तेमाल करें।
यह भी देखें http://cstheory.stackexchange.com/questions/8470/why-would-one-ever-use-an-octree-over-a-kd-tree – naught101