r树造句

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比较典型的有R+树、R?树、压缩R树等。
R树是B树在多维空间的扩展，是一种平衡的树结构。
R树中每个结点所能拥有的子结点数目是有上下限的。
R树兄弟结点对应的空间区域可以重叠，可以较容易地进行插入和删除操作。
近二十多年来，许多学者致力于R树的研究，在R树的基础上衍生出了许多变种。
许多商用空间数据库系统，如MapInfo SpatialWaro和Oracle Spatial等均提供对R树的支持，开放源码系统PostgreSQL也实现了R树。
现在提出的线性四叉树的一元数据结构，R树结构，都有待进一步研究，并在实际中应用。
R树是GUTTMAN于1984年提出的最早支持扩展对象存取方法之一，也是目前应用最为广泛的一种空间索引结构。
R树是一种动态索引结构，即：它的查询可与插入或删除同时进行，而且不需要定期地对树结构进行重新组织。
R树是一种用于处理多维数据的数据结构，用来访问二维或者更高维区域对象组成的空间数据.R树是一棵平衡树。
用r树造句挺难的，這是一个万能造句的方法
R树的查询效率会因重叠区域的增大而大大减弱，在最坏情况下，其时间复杂度甚至会由对数搜索退化成线性搜索。
聚丙烯广泛用于塑料管材的生产，但PP是一种抗老化性能差的材料，为了改善PP的性能，通过化学改性方法发明了PP-B和PP-R树脂。
R树结构采用平行于数据空间轴的最小的边界矩形来近似复杂的空间对象，其主要优点是用一定数量的字节来表示一个复杂的对象。
R树的每一个结点都对应着磁盘页D和区域I，如果结点不是叶结点，则该结点的所有子结点的区域都在区域I的范围之内，而且存储在磁盘页D中。
R树是一个高度平衡树，它是B树在k维上的自然扩展，用空间对象的MBR来近似表达空间对象，根据地物的MBR建立R树，可以直接对空间中占据一定范围的空间对象进行索引。
R*树是最有效的R树变种，它能对覆盖区域、重叠面积和边界周长进行启发式地优化，并通过重新插入节点重建R．树以提高其性能，但重新插入这个过程相当繁琐，其实现过程太过漫长。
压缩R树的空间数据集是预先己知的，通过预先对数据进行合理有效的组织，可以保证其具有很高的空间利用率和良好的查询效率，但由于其不能进行动态插入和删除，因而其应用受到了很大限制。
在R+树中，兄弟结点对应的空间区域没有重叠，而没有重叠的区域划分可以使空间索引搜索的速度大大提高，克服了R树中多路查询的问题，但同时它也存在着一些缺陷，如对某个最小约束矩形的划分，可能会引起相关子树上其他结点也需要重新划分，向下分裂操作可能使得已经划分好了的结点被重新划分，空间对象在R+树的叶结点中被重复标记，完成删除运算后，必须对R+树进行重建等，同时由于在插入和删除空间对象时要保证兄弟结点对应的空间区域不重叠，而使插入和删除操作的效率降低。