我想比较 R-Tree 和 Quadtree 的地理空间数据。虽然那里有文献，但我很难找到涵盖真正基本比较的文档。所以我决定问这个问题。
在我看来，R-Tree 的优点是平衡，树没有空叶。
缺点是，插入或删除等基本操作可能会导致整个索引的重构。
四叉树则相反，它不平衡，叶子为空，但不需要重新构造。
因此，我认为 R-Tree 确实需要更少的内存，并且由于高度最小，搜索速度更快。
当有很多更新操作时四叉树更好，但结果树可能不平衡。
您认为这些观点正确吗？
有没有涵盖这个主题的好文件？
Auf Wiedersehen，安德烈
最佳答案
“重组整个指数”。不可以。重构 R 树仅限于单个路径，而不是“整个”索引。
实际上，它的工作原理类似于 B 树。
考虑实现两者，并自己做一些基准测试，以真正了解它们的性能。不要只使用理论。
在具有高变化频率的均匀分布的数据上，四叉树通常会更好地工作。在磁盘上，R 树具有明显的优势。
关于indexing - R-Tree 和 Quadtree 比较，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23216261/