空间索引 - ---四叉树

作为程序员，应该都对二叉树都不陌生，我们都知道二叉树的变体二叉查找树，非常适合用来进行对一维数列的存储和查找，可以达到 O(logn) 的效率；我们在用二叉查找树进行插入数据时，根据一个数据的值和树结点值的对比，选择二叉树的两个叉之一向下，直到叶子结点，查找时使用二分法也可以迅速找到需要的数据。

但二叉树只支持一维数据，如一个标量数值，对地图上的位置点这种有xy两个方向上的信息却无能为力，那么是否有一种树能够支持二维数据的快速查询呢？

四元树又称四叉树是一种树状数据结构，在每一个节点上会有四个子区块。四元树常应用于二维空间数据的分析与分类。它将数据区分成为四个象限。

今天要介绍的四叉树可以认为是二叉查找树的高维变体，它适合对有二维属性的数据进行存储和查询，当然四叉树存储的也不一定是二维数据，而是有着二维属性的数据，如有着 x,y 信息的点，用它还可以用来存储线和面数据。它有四个叉，在数据插入时，我们通过其二维属性（一般是 x,y）选择四个叉之一继续向下，直至叶子结点，同样使用“四分法”来迅速查找数据。四叉树的一般图形结构如下：

聪明的小伙伴一定想到了适合存储和查询三维数据的八叉树，它们原理是一致的，不过我们暂不讨论。

四叉树常见的应用有图像处理、空间数据索引、2D中的快速碰撞检测、稀疏数据等，今天我们很纯粹地只介绍它在空间索引方面的应用。

根据其存储内容，四叉树可以分为点四叉树、边四叉树和块四叉树，今天我们实现的是点四叉树。

根据其结构，四叉树分为满四叉树和非满四叉树。

对于满四叉树，每个节点都有四个子结点，它有着固定的深度，数据全都存在最底层的子结点中，进行数据插入时不需要分裂。

满四叉树在确定好深度后，进行插入操作很快，可是如果用它来存储下图所示数据，我们会发现，四叉树的好多叉都是空的，当然它们会造成内存空间的大量浪费。

非满四叉树解决了此问题，它为每个结点添加一个“容量”的属性，在四叉树初始化时只有一个根结点，在插入数据时，如果一个结点内的数据量大于了结点“容量”，再将结点进行分裂。如此，可以保证每个结点内都存储着数据，避免了内存空间的浪费。

在查询时，只有找到了位置对应的结点，那么结点下的所有点都会是此位置的附近点，更小的“容量”意味着每个结点内点越少，也就意味着查询的精度会越高。

以下是一个非满点四叉树的实现：

附上 GitHub 仓库地址：枕边书-空间索引

首先是数据结构的定义：

树结点：

struct QuadTreeNode {
    int depth; // 结点深度
    int is_leaf; // 是否是叶子结点
    struct Region region; // 区域范围
    struct QuadTreeNode *LU; // 左上子结点指针
    struct QuadTreeNode *LB; // 左下子结点指针
    struct QuadTreeNode *RU; // 右上子结点指针
    struct QuadTreeNode *RB; // 右下子结点指针
    int ele_num; // 位置点数
    struct ElePoint *ele_list[MAX_ELE_NUM]; // 位置点列表
};

为了加快插入和查询速度，数据结构设计稍微冗余了一些；

四叉树位置点的插入流程如下图所示：

结点的分裂是重点，这里介绍一下：

void splitNode(struct QuadTreeNode *node) {
    // 获取xy方向上的中间点，用来初始化子结点的范围
    double mid_vertical = (node->region.up + node->region.bottom) / 2;
    double mid_horizontal = (node->region.left + node->region.right) / 2;

    node->is_leaf = 0; // 将是否为叶子结点置为否
    // 填充四个子结点
    node->RU = createChildNode(node, mid_vertical, node->region.up, mid_horizontal, node->region.right);
    node->LU = createChildNode(node, mid_vertical, node->region.up, node->region.left, mid_horizontal);
    node->RB = createChildNode(node, node->region.bottom, mid_vertical, mid_horizontal, node->region.right);
    node->LB = createChildNode(node, node->region.bottom, mid_vertical, node->region.left, mid_horizontal);

    // 遍历结点下的位置点，将其插入到子结点中
    for (int i = 0; i < node->ele_num; i++) {
        insertEle(node, *node->ele_list[i]);
        free(node->ele_list[i]);
        node->ele_num--;
    }
}

更具体的代码见 GitHub 吧，我觉得我代码质量还看得过去，另外方法上面还有详细些的注释。

四叉树还是面临着边界点问题，每个结点内的点必然是相邻的，但相邻的点越不一定在同一个结点内，如下图，A点和B点相邻的很近，如果A点是我们查找的目标点，那么仅仅取出A点所在结点内的所有位置点是不够的，我们还需要查找它的周边结点。

这里我们要介绍四叉树的另一个特性。

字典树，又称前缀树或trie树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。

我们可以类比字典的特性：我们在字典里通过拼音查找晃(huang)这个字的时候，我们会发现它的附近都是读音为huang的，可能是声调有区别，再往前翻，我们会看到读音前缀为huan的字，再往前，是读音前缀为hua的字... 取它们的读音前缀分别为 h qu hua huan huang。我们在查找时，根据 abc...xyz 的顺序找到h前缀的部分，再根据 ha he hu 找到 hu 前缀的部分...最后找到 huang，我们会发现，越往后其读音前缀越长，查找也越精确，这种类似于字典的树结构就是字典树，也是前缀树。

四叉树也有此特性，我们给每一个子结点都编号，那么每个子结点会继承父结点的编号为前缀，并在此基础上有相对其兄弟结点的独特编号。

如果我们给右上、左上、左下、右下四个子结点分别编号为00 01 10 11，那么生成的四叉树就会像：

我们在查找到目标结点时，根据其编码获取到其周边八个结点的编码，再获取各个周边结点内的位置点。

看过我上一篇空间索引（详见：空间索引 - GeoHash算法及其实现优化）文章的小伙伴可能会说，这不就是 GeoHash 么？

嗯，这种通过编码来确定周边格子的方式确实跟 GeoHash 是相同的，但不要混淆了他们查找原理上的截然不同：

GeoHash 本质上是通过格子编码将二维信息用一维来表示，其查找原理从根本上来说是二叉树（B树），在查找时会根据格子编码选择两个方向之一继续精确，查询效率准确来说是 log2N;

四叉树保留了其二维查找的特性，其查找会根据其 x,y 选择四个方向之一继续查找，忽略方向选择时的计算，其查询效率应该是 log4N;

我们可以使用此方法来继续优化四叉树，给结点添加一个“编号”属性即可，由于时(bo)间(zhu)关(fan)系(lan)，这里不再实现了。

由于 C 语言的高效率，由它实现的四叉树效率极高。 进行十万数据的插入和一次查询总操作为 7毫秒。在数据量更大的插入时，因为要进行结点的多次分裂，效率会有所下降，进行了8百万数据的测试插入需要两分钟多一些（16年的 mac pro），至于查询，都是一些内存寻址操作，时间可以忽略不计了。 更大量级的测试就不跑了，跑的时候散热风扇速转系统温度迅速上升。。。

不过这么高的效率是因为这些都是内存操作，真正的数据库中数据肯定是要落地的，那时候更多的就是些磁盘和 IO 操作了，效率也会有所下降，但最终的效率和结点数据的扩展能力，与 GeoHash 相比，还是四叉树更好一些。

最后，部分图片来源于网络，侵删。

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