r-tree如何计算非叶节点的最小边界矩形

Question

我有许多建筑物的足迹，并希望将它们存储在r树结构中。我想要理解，在r树结构中，叶子节点是真实物体的最小边界矩形（MBR），在我的情况下是构建足迹。但我无法理解如何计算非叶节点的MBR，我想知道它是如何完成的（在图片绿色框中）。我想有很多可能的解决方案，但我只想知道其中一个。

Answer 1

非叶​​节点的MBR是其子节点的联合（可以是叶子节点或非叶节点），因此它是边界框后代数据。

在图片中采用二维示例，假设子节点A(X_amin, X_amax, Y_amin, Y_amax)和B(X_bmin, X_bmax, Y_bmin, Y_bmax)，非叶父节点为N(min(X_amin, X_bmin), max(X_amax, X_bmax), min(Y_amin, Y_bmin), max(Y_amax, Y_bmax))。

Answer 2

内部节点的边界框计算与叶节点的方式完全相同。

您需要每个轴的最小值和最大值。