多維與度量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)

定　價(jià)：￥129.00

作　者：	（美）薩特姆著，周立柱等譯
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	數(shù)據(jù)庫(kù)理論

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ISBN：	9787302227847	出版時(shí)間：	2011-05-01	包裝：	精裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	892	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《多維與度量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)》的出版，終于令紛繁多樣的空間與多維索引方法得以統(tǒng)一連貫起來(lái)。hanansamet乃是“空間數(shù)據(jù)索引”領(lǐng)域的資深權(quán)威。其早先出版的另兩本專著，在過(guò)去的20年內(nèi)已成為重要的文獻(xiàn)?！抖嗑S與度量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)》則進(jìn)一步整合了這些工作，并將此領(lǐng)域拓展至度量空間中的信息索引和查找。《多維與度量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)》內(nèi)容綜合全面，卻又不失為一本系統(tǒng)講解相關(guān)思路的好教材?！抖嗑S與度量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)》由點(diǎn)、物體、矩形等多維區(qū)間、高維數(shù)據(jù)等4大章組成，敘述簡(jiǎn)明翔實(shí)，各節(jié)配有習(xí)題，且在最后給出了詳細(xì)解答。本書(shū)還附有對(duì)b-樹(shù)、線性散列、螺旋散列等的專題講解，并給出了2000余條參考文獻(xiàn)及作者索引，同時(shí)還通過(guò)網(wǎng)站（http：／／www．cs．umd．edu／~hjs／quadtree／）提供了演示程序及數(shù)據(jù)集。通曉《多維與度量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)》絕非一日之功，對(duì)于那些有志于駕馭空間數(shù)據(jù)、科學(xué)計(jì)算數(shù)據(jù)場(chǎng)、體查詢等圖形學(xué)和視覺(jué)問(wèn)題、數(shù)據(jù)挖掘中常見(jiàn)的高維數(shù)據(jù)場(chǎng)的人們而言，此書(shū)無(wú)疑足無(wú)價(jià)之寶。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《多維與度量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章多維點(diǎn)數(shù)據(jù)
　1.1 引言
　1.2 區(qū)域樹(shù)
　1.3 優(yōu)先搜索樹(shù)
　1.4 四叉樹(shù)
　　1.4.1 點(diǎn)四叉樹(shù)
　　1.4.2 基于前綴樹(shù)的四叉樹(shù)
　　1.4.3 點(diǎn)四叉樹(shù)與基于前綴樹(shù)的四叉樹(shù)之間的比較
　1.5 k-d樹(shù)
　　1.5.1 點(diǎn)k-d樹(shù)
　　1.5.2 基于前綴樹(shù)的k-d樹(shù)
　　1.5.3 結(jié)合樹(shù)
　1.6 一維排序
　1.7 桶方法
　　1.7.1 樹(shù)目錄方法
　　1.7.2 網(wǎng)格目錄方法
　　1.7.3 存儲(chǔ)利用率
　1.8 pk-樹(shù)
　　1.8.1 動(dòng)機(jī) 　　
　　1.8.2 概述
　　1.8.3 定義
　　1.8.4 和桶式方法的比較
　　1.8.5 操作
　　1.8.6 討論
　1.9 結(jié)論
第2章基于物體與基于圖像的圖像表示
　2.1 基于內(nèi)部的表示
　　2.1.1 單位大小的單元
　　2.1.2 塊
　　2.1.3 非正交塊
　　2.1.4 任意形狀的物體
　　2.1.5 分層的基于內(nèi)部的表示
　2.2 基于邊界的表示
　　2.2.1 邊界模型
　　2.2.2 基于圖像的邊界表示
　　2.2.3 基于物體的邊界表示
　　2.2.4 基于表面的邊界表示
　2.3 基于差別的壓縮方法
　　2.3.1 行程編碼
　　2.3.2 鏈碼
　　2.3.3 頂點(diǎn)表示
　2.4 歷史回顧
第3章區(qū)間及小矩形
　3.1 平面掃描法與矩形求交問(wèn)題
　　3.1.1 線段樹(shù)
　　3.1.2 區(qū)間樹(shù)
　　3.1.3 優(yōu)先搜索樹(shù)
　　3.1.4 其他方法及相關(guān)問(wèn)題
　3.2 平面掃描法與測(cè)度問(wèn)題
　3.3 基于點(diǎn)的方法
　　3.3.1 代表點(diǎn)
　　3.3.2 代表點(diǎn)集合
　　3.3.3 小結(jié)
　3.4 基于區(qū)域的方法-
　　3.4.1 mx-cif四叉樹(shù)
　　3.4.2 mx-cif四叉樹(shù)的替代方案
　　3.4.3 多四叉樹(shù)塊表示法
第4章多維數(shù)據(jù)
　4.1 最佳優(yōu)先的最近鄰查找
　　4.1.1 動(dòng)機(jī)
　　4.1.2 搜索層次
　　4.1.3 算法
　　4.1.4 重復(fù)對(duì)象實(shí)例算法
　　4.1.5 算法擴(kuò)展(k-最近、k-最遠(yuǎn)、輪廓)
　　4.1.6 空間網(wǎng)絡(luò)中的最近鄰
　　4.1.7 相關(guān)工作
　4.2 深度優(yōu)先的k-最近鄰查找
　　4.2.1 基本算法
　　4.2.2剪枝規(guī)則
　　4.2.3 聚類法對(duì)剪枝的影響
　　4.2.4 活躍表元素的處理次序
　　4.2.5 改進(jìn)的算法
　　4.2.6 在最佳優(yōu)先算法中整合maxnearestdist
　　4.2.7 實(shí)例
　　4.2.8 比較
　4.3 近似的最近鄰查找
　4.4 多維索引法
　　4.4.1 x-樹(shù)
　　4.4.2 包圍球法：sphere樹(shù)、ss樹(shù)、ball樹(shù)、sr樹(shù)
　　4.4.3 提高扇出：tv-樹(shù)、混合樹(shù)和a樹(shù)
　　4.4.4 基于voronoi圖的方法：os-樹(shù)
　　4.4.5 近似voronoi圖(avd)
　　4.4.6 避免所有葉塊的交疊
　　4.4.7 金字塔技術(shù)
　　4.4.8 基于順序掃描的方法
　4.5 基于距離的索引法
　　4.5.1 距離度量與搜索剪枝
　　4.5.2 球劃分法
　　4.5.3 廣義超平面劃分法
　　4.5.4 m-樹(shù)
　　4.5.5 sa-樹(shù)
　　4.5.6 knn圖(k近鄰圖)
　　4.5.7 距離矩陣法
　　4.5.8 sash：無(wú)需借助三角不等式的索引
　4.6 降維法
　　4.6.1 降維空間中的搜索
　　4.6.2 僅用一維
　　4.6.3 代表點(diǎn)法
　　4.6.4 變換為不同、更小的特征集
　　4.6.5 小結(jié)
　4.7 嵌入法
　　4.7.1 概述
　　4.7.2 lipschitz嵌入
　　4.7.3 fastmap
　　4.7.4 位置敏感散列法
附錄a b-樹(shù)概覽
附錄b 線性散列
附錄c 螺旋散列
附錄d 偽代碼語(yǔ)言描述
習(xí)題解答
參考文獻(xiàn)
關(guān)鍵詞索引