我有大量的点数据流（2D）（每秒数千）。在这张地图上，我有几个固定的多边形（数十到几百个）。
我想为它所在的多边形（多边形可以相交）的每个点实时确定（相当强大的笔记本电脑上几毫秒的顺序）。 我以为我会使用ray casting algorithm。
然而，我需要一种预处理数据的方法，以避免扫描每个多边形。 因此，我考虑使用树方法（PM quadtree或Rtree？）。还有其他相关方法吗？ 你会推荐一个很好的PM四叉树实现（用什么语言，最好是C（++），Java或Python）？
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我在Java中开发了一个包含多个多维索引的库，可以找到它here。它包含R * Tree，STR-Tree，4个四叉树（2个用于点，2个用于矩形）和一个Critbit树（可以通过交错坐标用于空间数据）。我还开发了PH-Tree。
有所有基于矩形/点的树，因此您必须将多边形转换为矩形，例如通过计算边界框。对于所有返回的边界框，如果多边形确实与您的点相交，则必须手动计算。 如果您的矩形不是太长，这应该仍然有效。
我通常发现PH树是最有效的树，如果一个点与100个或更小的矩形相交（甚至更好，10或更小），它具有快速的构建时间和非常快的查询时间。较大的重叠尺寸（1000+），STR / R * -trees更好。四叉树有点不可靠，当插入数百万个元素时，它们在数值精度方面存在问题。
假设一个3D树有100万个矩形，平均每个查询一个结果，PH-Tree在我的桌面上每个查询需要大约3微秒（i7 4xxx），即每毫秒300个查询。