数据结构中的四叉树
四叉树是被实现以有效地存储二维空间上的点的数据的树。在此树中，每个节点最多具有四个子节点。
我们可以从二维区域构建四叉树，实现以下步骤
当前的二维空间分为四个框。
如果盒子中包含一个或多个点，则构建一个子对象，在其中存储盒子的二维空间。
如果一个盒子不包含任何点，则不要为其建立子对象。
对每个孩子执行递归。
四叉树在图像压缩中实现，其中每个节点由其每个子节点的平均颜色组成。
我们在树中浏览的越深，图像的细节越多。
在搜索二维区域中的节点时也实现了四叉树。例如，如果我们想计算最接近给定坐标的点，则可以实现四叉树。
插入函数
实施插入功能可将节点插入现有的四叉树。此函数首先验证给定节点是否在当前四边形的边界内。如果不是，那么我们立即取消插入。如果它在边界之内，则根据其位置选择适当的子级以包含此节点。此函数为O（Log N），其中N表示距离的大小。
搜索函数
搜索功能实现为在给定的四边形中定位节点。还可以对其进行编辑以将最近的节点返回给定点。通过取给定点，与子四边形的边界进行比较并递归，可以应用此功能。此函数为O（Log N），其中N表示距离的大小。
四叉树的一些常见用法
图像的图像表示
图像的图像处理
网格生成
执行高效的二维碰撞侦测
执行查找多维字段的解决方案(计算流体力学，电磁学)
状态估计
在分形图像分析领域也实现了四叉树
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