洋葱曲线：一种具有近最优聚类的空间填充曲线
计算几何
2018-06-05 v2 分布式、并行与集群计算
数据结构与算法
摘要
空间填充曲线（SFC）被广泛用于时空数据的索引设计。聚类是衡量 SFC 的关键指标，用于度量曲线在从较高维降至一维时保持局部性的能力。我们提出洋葱曲线，一种 SFC，其聚类性能对于立方体及近立方体形状的查询集可证明接近最优，且与查询的边长无关。我们表明，相比之下，广泛使用的 Hilbert 曲线的聚类性能即便对于立方体形状查询也可能远非最优。由于 SFC 的聚类性能对基于该 SFC 的多维索引效率至关重要，洋葱曲线可为涉及多维数据的数据结构带来性能提升。
引用
@article{arxiv.1801.07399,
title = {Onion Curve: A Space Filling Curve with Near-Optimal Clustering},
author = {Pan Xu and Cuong Nguyen and Srikanta Tirthapura},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.07399},
year = {2018}
}
备注
The short version is published in ICDE 18