データ構造のリージョンクワッドツリー

領域クワッドツリーは、領域を4つの等しい象限、サブ象限などに分割し、各リーフノードが特定のサブ領域に対応するデータで構成されることにより、2次元で空間のパーティションを表すのに役立ちます。ツリーの各ノードは、正確に4つの子に関連付けられているか、子が関連付けられていません（リーフノード）。この分解戦略に従うクワッドツリーの高さ（つまり、より詳細な処理が必要なサブクアドラントに興味深いデータが存在するまで、サブクアドラントをサブディバイドする）は、破壊される空間内の興味深い領域の空間分布に敏感であり、依存します。領域の四分木は、トライの一種として示されます。

深さnの領域四分木は、2n×2nピクセルで構成される画像を表すために実装できます。ここで、各ピクセル値は0または1です。ルートノードは、画像領域全体を表すのに役立ちます。いずれかの領域のピクセルが完全に0でも1でもない場合、それは細分化されます。このアプリケーションでは、各リーフノードは、すべて0またはすべて1のピクセルのブロックを表すのに役立ちます。これらのツリーが画像を保存するために実装される場合、スペースの面で潜在的な節約に注意してください。これらの画像には、多くの場合、全体で同じ色の値を持つかなりのサイズの領域が多数あります。クワッドツリーは、画像内のすべてのピクセルの大きな2次元配列を格納する代わりに、ピクセル解像度サイズのセルよりも多くの分割レベルが必要になる可能性がある同じ情報をキャプチャできます。ピクセルと画像のサイズは、ツリーの解像度と全体のサイズをバインドできます。

領域四分木は、データフィールドの可変解像度表現として実装することもできます。たとえば、ある地域の気温は四分木として保存され、各リーフノードはそれが表すサブリージョン全体の平均気温を保存します。

ポイントデータのセット（一連の都市の緯度と経度など）を表すためにリージョンクワッドツリーが実装されている場合、各リーフに最大の単一ポイントが含まれるまで、リージョンは細分化されます。