CN101467150A - 对具有可变压缩的自适应索引的最接近搜索 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种搜索***，其可搜索树的节点以找到存储在所述树中的最接近由用户输入的位置的对象(图3)。可使用具有经交错坐标的对象关键字来构造所述树，使得所述树中的节点对应于限定对象的子组的限定框(图3)。搜索算法可找到一位置的最接近对象(图3)。

Description

对具有可变压缩的自适应索引的最接近搜索

优先权主张

本申请案主张下列共同待决申请案的优先权，所述申请案的全文均并入本文中：蔡·库兹涅佐夫等人于2006年6月30日申请的题为“具有可变压缩的自适应索引(ADAPTIVE INDEX WITH VARIABLE COMPRESSION)”的第60/806,366号美国临时申请案(代理人案号为TELA-07780US0)；蔡·库兹涅佐夫于2006年6月30日申请的题为“对具有可变压缩的自适应索引的最接近搜索(NEAREST SEARCH ON ADAPTIVEINDEX WITH VARIABLE COMPRESSION)”的第60/806,367号美国临时申请案(代理人案号为TELA-07781US0)；蔡·库兹涅佐夫等人于2007年6月28日申请的题为“具有可变压缩的自适应索引(ADAPTIVE INDEX WITH VARIABLE COMPRESSION)”的第11/770,058号美国实用新型申请案(代理人案号为TELA-07780US1)；以及蔡·库兹涅佐夫于2007年6月28日申请的题为“对具有可变压缩的自适应索引的最接近搜索(NEAREST SEARCH ON ADAPTIVE INDEX WITH VARIABLE COMPRESSION)”的第11/770,426号美国实用新型申请案(代理人案号为TELA-07781US1)。

技术领域

无

背景技术

许多应用程序可使用所存储的空间数据来向用户提供空间搜索服务。所述应用程序可包括移动或固定映射***，其可包括地图再现、空间对象搜索、路径搜索、方向和定位。

常常出现这样的情况，用户希望将对象定位在给定坐标***中并获取关于所述对象的进一步信息。在具有许多对象的复杂数据库中，可难以快速找到最靠近输入位置的对象。尤其是，在***受到存储器限制的情况下(如在移动导航装置中)。

发明内容

无

附图说明

图1说明使用本发明的搜索的基于地图的***。

图2A到2E说明本发明的一个实施例的树的构造。

图3是本发明的一个实施例的搜索方法的流程图。

图4A到4B说明一个实例的节点的限定框。

图5A到5F说明一个实施例的示范性搜索。

图6说明其中节点含有其它搜索标准的指示(例如排除信息)的实例。

具体实施方式

本发明的一个实施例是一种计算机实施的方法，其包含搜索树102的节点以获得最接近对象的搜索***。可针对一组对象而构造所述树，所述对象每一者具有空间坐标关键字，使得所述树中的节点对应于限定这些对象的子组的限定框。搜索可找到一位置的最接近对象。

在一个实施例中，位于根下方的树节点的限定框仅覆盖其中存在对象的区域。这可优化对象的存储和对潜在最接近对象的检索。类似地，在一个实施例中，子节点的限定框仅覆盖其中存在对象的区域。根节点的限定框可使得其不包括不具有相关对象的某些区域。

在一个实施例中，可使用纬度和经度坐标。举例来说，纬度和经度坐标的数字可在字符串关键字中交错，如下文描述。

经编码对象关键字的精确度在在从根到叶的路径上的每个节点处均增加。相关联的限定框的范围从根到叶减小。所述范围可以是坐标关键字***所固有的。举例来说，范围可以是针对给定方向的在关键字的最高精确度下的一个距离单位。下文论述的经交错坐标***的一个实例具有这样的限定框范围，其在任何坐标方向上对于每一子节点均减小十倍。

在替代实施例中，可使用所存储的范围值。

在一个实施例中，叶节点可指向多个对象。所述树可经构造以基于给定标准而产生趋向于使叶中的对象的数目达到最大的叶节点。在一个实施例中，规定的修剪标准是每一树节点在其支系中至少具有数个对象，否则可将那个分支修剪掉并将对象分配给叶节点。

可维持最大搜索半径值以限定搜索。搜索半径值可基于限定框信息而减小。可使用节点限定框来计算从一位置到每一节点的最小和最大距离。可基于最大搜索半径值而将数个节点排除在考虑之外。在一个实例中，可忽略其限定框距一位置的最小距离大于最大搜索半径的节点。

节点的对象关键字信息可足以编码限定框角落位置和范围。在一个实例中，当坐标信息交错时，节点的限定框的角落(例如左下角落)可由经解交错的坐标确定，且可从坐标的组成确定每一坐标的限定框的范围。

所述计算机实施的方法可以是地图***100或导航***的一部分。对象可包括空间对象，例如路段、关注点(POI)或其它空间对象。空间对象可由一个或一个以上坐标指示。

本发明的一个实施例是包含应用程序104的***100。应用程序104可包括用以获得位置的界面。应用程序可使用空间搜索，其搜索树的节点以获得最接近对象。树102可基于用坐标编码的空间关键字，使得所述树中的节点对应于限定这些对象的子组的限定框。所述搜索可找到一位置的最接近对象。

应用程序104可具有地图显示器102。应用程序可使用非视觉手段来将信息传达给用户，例如听觉呈现。

如下给出可如何使用对象坐标来创建树的一个实例：

为了从纬度和经度创建关键字：

1.将十进制度数转换为整数坐标，其中给定数目的位表示地球的圆周

2.将坐标移动到正空间中

3.将每一整数转变为字符串

4.用“0”预填每一字符串以使得其长度相等

5.通过将纬度和经度的十进制数字交错成为关键字字符串来形成搜索关键字

假设纬度字符串含有“00123”

假设经度字符串含有“00078”

所得经交错字符串关键字将为“0000102738”

可使用这个空间关键字来构建坐标索引a。关键字的精确度可在从根到叶的路径上的每个节点处均增加。

对于存储和检索优化，可将索引中的叶节点关键字截短以使其等于其母体的关键字，因而迫使叶合并。这可需要搜索在最终步骤中遵循对对象存储器的对象参考来选择最接近对象。

可对树102实施最接近搜索。可从节点的空间关键字来恢复搜索路径上的每一节点的限定框。为了针对空间搜索而检索节点限定框：

每一树节点可存储关键字的前缀，其中在根处具有最低精确度的关键字前缀且在叶处具有最高精确度的关键字前缀。在具有可变压缩的自适应索引中，这些关键字前缀可经缩减以使得每个节点的整个关键字是从根到所述节点的所有关键字前缀的级联。此级联接着产生所述节点的整个关键字；每一节点的关键字可编码所述节点的限定框的左下角落和范围。

在一个实施例中，为了计算节点的左下角落和其限定框的空间范围：

将节点的空间关键字解交错，添加丢失的“0”，达到完整长度(此实例中为5)的所得纬度和经度字符串表示左下角落。

a)在一个实例中，假设节点关键字为“0000102”

纬度为“00120”，其中添加的“0”意味着所述节点的子代的纬度介于120到129之间，因此节点的纬度的范围为10到1次方。

经度为“00000”，其中添加的“00”意味着所述节点的子代的经度介于0到99之间，因此节点的经度的范围为10到2次方。

b)在另一实例中，假设节点关键字为“00001027”

纬度为“00120”且所述节点的子代的纬度介于120到129之间，因此节点的纬度的范围为10到1次方。

经度为“00070”且所述节点的子代的经度介于70到79之间，因此节点的经度的范围为10到1次方。

为了完成对节点的左下角落的计算，将字符串纬度和经度转换为整数坐标并将整数返回到原始坐标空间中。

可根据左下角落的左下角落整数纬度和经度坐标和空间延伸来计算节点限定框。

图2A到2E说明一个实例的树的构造。

图2A展示示范性地图，其中路段点展示为X。如图2B中所示，可将参照点坐标的纬度和经度交错为关键字。所述关键字可用于构造如图2C所示的节点树。每一节点处的关键字的部分可用于以上述方式解码节点的限定框。在图2C的实例中，节点210(0000102738)对应于图2A的限定框202；节点212(000010273)对应于图2A的限定框204；节点214(00001027)对应于图2A的限定框206。

叶节点210可指向对象存储器装置216中的对象或直接存储对象。对象可含有名称和其它信息，以及一个或一个以上坐标。在一个实例中，对象坐标可为路段中点或终点。指针可因此用于使用特定纬度和经度坐标在限定框202中定位对象。

如2006年6月30日申请的“具有可变压缩的自适应索引”且以引用的方式并入本文中的第60/806,366号美国专利申请案(对应于代理人案号TELA-07780US0)中所描述，叶节点可含有多个对象参考。在图2D的实例中，叶节点指向限定框204中的两个对象。在图2E的实例中，叶节点指向限定框206中的26个对象。

下面描述对节点树的示范性搜索：

对自适应压缩的索引的空间搜索

给定具有坐标纬度、经度的点P：

读取根节点r且恢复其限定框

计算根中从P到最远位置的最大半径maxR

返回值可为元组(对象，距离)；其可通过以下程序计算：

(对象，到对象的距离)＝找到最接近对象()(树节点，maxR)

       如果节点为叶，则

         检索最接近对象和“到对象的距离”；

         如果“到对象的距离”<maxR，则更新：

           maxR＝“到对象的距离”

           返回(对象，到对象的距离)

读取子节点

针对每一子节点，计算到P的距离：minD和maxD，

        将具有minD>maxR的子代排除在考虑之外

      在根r下方，初始考虑的子节点为：

      (a，minD，maxD)

      (f，minD，maxD)

      (h，minD，maxD)

将maxR减小到子代的maxD的最小值

根据minD对子阵列进行排序

当子阵列不为空且min(子代的minD)<maxR)时

      选择具有最小minD的子节点；

      (对象，到对象的距离)＝找到最接近对象(子节点，maxR)

返回(对象，到对象的距离)

图3展示说明示范性搜索的流程图的实例。

图4A展示图4B的树的限定框。图4A展示子节点的限定框如何套嵌在母节点内。限定框的大小并未按比例。

图5A到5F展示示范性搜索。可根据用户输入来确定点P，例如根据光标选择、根据触摸屏选择或根据另一输入手段。还可从全球定位***(GPS)或其它位置确定***中获得点P。图5A到5F中所示的步骤展示搜索树结构以找到到点P的最接近对象的方式。

在图5A(对应于图3的步骤302)中，将maxR确定为从点P到根节点的限定框的最远角落的距离。由于根(节点r)不是叶节点，所以在图3的步骤304中，获得所述节点的子节点(节点a、f、h)。

接着可获得子节点的每一限定框的最大和最小距离(步骤306)。如图5A所示，最大距离可对应于从点P到限定框的最远角落的线的距离。最小距离可为(如果可能的话)从点P沿纬度或经度值到限定框的侧边的直线，或者如果不存在沿纬度或经度的此类线的话，可为到限定框的最靠近角落的线。

如果maxR小于当前maxR，则可将所述maxR设定为子节点的maxD中的最短者(这是图3的步骤308)。可排除其minD大于maxR的子节点。在图5B中，可忽略节点h和其子代。可以递升minD值的次序在列表中排列其它节点(图3的步骤310)，使得最可能含有最接近对象的节点最先被审查。因此，此时列表可为{a，f}。

在图5C中，检验节点a的子节点。在图5D中，将maxR设定为限定框b的maxD。此时列表为{b，f}。

在图5E中，检验节点b的子代，且列表变为{e，f}。

在图5F中，由于节点e是叶节点，所以检验节点e中的对象以找到到点P的最靠近对象。节点e可具有许多指向对象存储器中的对象的指针。可对其进行检验以找到节点e中的最接近对象。这对应于图3的步骤320。由于到所述对象的距离小于当前maxR，所以将maxR设定为到所述对象的距离。此时列表现为{f}。

接着检验节点f且发现其具有子节点g。节点g具有minD>maxR，所以方法结束且确定在节点e中找到的对象中的最接近对象为到所述位置的最接近对象。可在地图显示器、菜单中或经由某一其它类型的用户界面给予用户对此对象的指示。举例来说，可向用户显示道路名称且可在地图上突出显示所述道路，或可经由文本到语音数字化器来输出道路名称。

在一个实施例中，树节点可存储其它搜索标准的指示。最接近搜索可使用所述指示来实施n维搜索。举例来说，在一个实施例中，可通过类别来过滤搜索。所述指示可包括对包括或未包括在节点的限定框中的类别的指示。

举例来说，对到一位置的最靠近餐馆的搜索可从搜索树排除未指示在其子代中存在餐馆的节点。

在一个实施例中，节点可存储POI类别排除信息以简化并加速对特定类别的搜索。排除信息可指示所述节点的限定框中没有对象在所述类别中。

图6展示一个实例。在此实例中，如果对此处所展示的树片段的搜索是针对于餐馆，那么所述搜索可在节点602处停止，且如果搜索是针对于加油站，那么搜索可在604处停止。对其它搜索标准的指示(例如排除信息)可在创建节点树时实施。

如计算机领域的技术人员将明白，可使用根据本发明的教示所编程的专用数字计算机或微处理器的常规通用用途来实施一个实施例，。如软件领域的技术人员将明白，熟练的编程人员可容易地基于本发明的教示来制备恰当的软件编码。如所属领域的技术人员将明白，还可通过制备集成电路或通过互连常规组件电路的恰当网络来实施本发明。

一个实施例包括一种计算机程序产品，其为其上/其中存储有指令的存储媒体，所述指令可用于编程计算机以执行本文中存在的特征中的任一者。存储媒体可包括但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘、DVD、CD-ROM、微驱动器以及磁光盘、ROM、Ram、EPROM、EEPROM、DRAM、适合于存储在计算机可读媒体中的任一者上所存储的指令和/或数据的媒体或装置的快闪存储器，本发明包括用于控制通用/专用计算机或微处理器的硬件两者且用于使得计算机或微处理器能够利用本发明的结果与人类用户或其它机构进行互动的软件。此类软件可包括，但不限于装置驱动程序、操作***、执行环境/容器和用户应用程序。

已经出于说明和描述的目的而提供了对本发明优选实施例的先前描述。不希望这是详尽的或将本发明限于所揭示的精确形式。相关领域的一般技术人员将明白许多修改和变化。举例来说，可以替代次序执行在所揭示的本发明的实施例中执行的步骤，可省略某些步骤，且可添加额外步骤。选择并描述所述实施例是为了最佳解释本发明的原理及其实际应用，进而使得所属领域的其它技术人员能够理解本发明的各种实施例和适于所预期的特定用途的各种修改。希望本发明的范围由权利要求书及其等效物界定。

Claims (24)

1.一种计算机实施的方法，其包含：

搜索***，其搜索树的节点以获得最接近对象，使用编码坐标的对象关键字来构造所述树，使得所述树中的节点对应于限定一子组所述对象的限定框，搜索算法找到到一位置的所述最接近对象；其中位于根下方的所述树节点的所述限定框仅覆盖其中存在对象的区域，且其中所述搜索将具有某些限定框的节点排除在考虑之外。

2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中经编码对象关键字的精确度在从所述根到叶的路径上的每个节点处均增加。

3.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述坐标包括纬度和经度。

4.根据权利要求1所述的计算机可读媒体，其中例如借助于角落位置和范围，节点的对象关键字信息足以编码其限定框。

5.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中交错所述坐标信息。

6.根据权利要求5所述的计算机实施的方法，其中由经解交错的坐标确定所述节点的限定框的左下角落，且从所述坐标的组成确定每一坐标的所述限定框的所述范围。

7.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中节点存储对其它搜索标准的指示。

8.根据权利要求7所述的计算机实施的方法，其中所述对其它搜索标准的指示包括对未包括在节点的限定框中的对象的类别的指示。

9.根据权利要求8所述的计算机实施的方法，其中所述对其它搜索标准的指示包括对包括在节点的限定框中的对象的类别的指示。

10.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中大多数叶节点指向多个对象。

11.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述树构造趋向于基于给定标准使与所述叶节点相关联的对象的数目达到最大。

12.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述方法维持最大搜索半径值，且基于所述最大搜索半径而将一些节点排除在考虑之外。

13.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述方法维持节点的到一位置的最小距离，且使用所述最小距离来将最小距离值大于所述最大搜索半径的节点排除在考虑之外。

14.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中使用所述节点的限定框来计算所述节点的到一位置的最小和最大距离。

15.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述对象包括空间对象。

16.根据权利要求15所述的计算机实施的方法，其中所述空间对象包括地图几何形状特征。

17.根据权利要求15所述的计算机实施的方法，其中所述空间对象包括关注点。

18.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述计算机实施的方法是映射***的部分。

19.一种***，其包含：

应用程序，其包括用以获得位置的界面；其中所述应用程序使用搜索***，所述搜索***搜索树的节点以获得到所述位置的最接近对象，所述树基于具有交错坐标的搜索关键字，使得所述树中的节点对应于给定坐标中的限定框，所述搜索找到到一位置的所述最接近对象，其中位于根下方的所述树节点的所述限定框仅覆盖其中存在对象的区域，且其中所述搜索将具有某些限定框的节点排除在考虑之外。

20.根据权利要求19所述的***，其中所述位置是基于光标选择而获得的。

21.根据权利要求19所述的***，其中所述位置是基于用户触摸、用户定位、用户语音输入或通过其它用户界面构件而获得的。

22.根据权利要求19所述的***，其中所述应用程序包括地图显示器。

23.一种计算机实施的***，其包含：

搜索***，其搜索树的节点以获得最接近对象，使用编码坐标的对象关键字来构造所述树，使得所述树中的节点对应于限定一子组对象的限定框，所述搜索找到到一位置的所述最接近对象；

其中所述***维持某些节点的总体最大搜索半径值和最小距离，且其中所述***使用所述最小距离来将最小距离大于所述最大搜索半径的节点排除在考虑之外。

24.一种计算机实施的方法，其包含：

搜索***，其搜索树的节点以获得最接近空间对象，使用编码坐标的对象关键字来构造所述树，使得所述树中的节点对应于限定一子组所述对象的限定框，搜索算法找到到一位置的所述最接近空间对象，其中位于根下方的所述树节点的所述限定框仅覆盖其中存在空间对象的区域，且其中所述方法维持最大搜索半径值，且基于所述最大搜索半径而将一些节点排除在考虑之外，所述搜索半径值基于限定框信息而减小。

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