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Título: STATISTICAL OPTIMIZATION OF SPATIAL HIERARCHICAL STRUCTURES SEARCHS
Autor: RENER PEREIRA DE CASTRO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  GEOVAN TAVARES DOS SANTOS - ADVISOR
THOMAS LEWINER - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 11695
Catalogação:  29/05/2008 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=11695@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=11695@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.11695

Resumo:
This work emerged from the following observation: usual search procedures for 2d-trees start from the root to retrieve the data stored at the leaves. But since the leaves are the farthest nodes to the root, why start from the root? With usual 2d-trees representations, there is no other way to access a leaf. However, there exist 2d-trees which allow accessing any node in constant time, given its position in space and its depth in the 2d-tree. Search procedures take the position as an input, but the depth remains unknown. To estimate the depth of an arbitrary node a statistical optimization of the average cost for the search procedures is introduced. Since the highest costs of these algorithms are obtained when starting from the root, this method improves on both, the memory footprint by the use of 2d-trees which allow accessing any node in constant time, and execution time through the proposed optimization.

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