参考：http://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/12312099
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四叉树索引的基本思想是将地理空间递归划分为不同层次的树结构。它将已知范围的空间等分成四个相等的子空间，如此递归下去，直至树的层次达到一定深度或者满足某种要求后停止分割。四叉树的结构比较简单，并且当空间数据对象分布比较均匀时，具有比较高的空间数据插入和查询效率，因此四叉树是GIS中常用的空间索引之一。常规四叉树的结构如图所示，地理空间对象都存储在叶子节点上，中间节点以及根节点不存储地理空间对象。
四叉树示意图
四叉树对于区域查询，效率比较高。但如果空间对象分布不均匀，随着地理空间对象的不断插入，四叉树的层次会不断地加深，将形成一棵严重不平衡的四叉树，那么每次查询的深度将大大的增多，从而导致查询效率的急剧下降。
本节将介绍一种改进的四叉树索引结构。四叉树结构是自顶向下逐步划分的一种树状的层次结构。传统的四叉树索引存在着以下几个缺点：
(1)空间实体只能存储在叶子节点中，中间节点以及根节点不能存储空间实体信息，随着空间对象的不断插入，最终会导致四叉树树的层次比较深，在进行空间数据窗口查询的时候效率会比较低下。
(2)同一个地理实体在四叉树的分裂过程中极有可能存储在多个节点中，这样就导致了索引存储空间的浪费。
(3)由于地理空间对象可能分布不均衡，这样会导致常规四叉树生成一棵极为不平衡的树，这样也会造成树结构的不平衡以及存储空间的浪费。
相应的改进方法，将地理实体信息存储在完全包含它的最小矩形节点中，不存储在它的父节点中，每个地理实体只在树中存储一次，避免存储空间的浪费。首先生成满四叉树，避免在地理实体插入时需要重新分配内存，加快插入的速度，最后将空的节点所占内存空间释放掉。改进后的四叉树结构如下图所示。四叉树的深度一般取经验值4-7之间为最佳。
图改进的四叉树结构
为了维护空间索引与对存储在文件或数据库中的空间数据的一致性，作者设计了如下的数据结构支持四叉树的操作。
(1)四分区域标识
分别定义了一个平面区域的四个子区域索引号，右上为第一象限0，左上为第二象限1，左下为第三象限2，右下为第四象限3。
typedef enum
{
UR = 0,// UR第一象限
UL = 1, // UL为第二象限
LL = 2, // LL为第三象限
LR = 3 // LR为第四象限
}QuadrantEnum;
(2)空间对象数据结构
空间对象数据结构是对地理空间对象的近似，在空间索引中，相当一部分都是采用MBR作为近似。
/*空间对象MBR信息*/
typedef struct SHPMBRInfo
{
int nID; //空间对象ID号
MapRect Box; //空间对象MBR范围坐标
}SHPMBRInfo;
nID是空间对象的标识号，Box是空间对象的最小外包矩形（MBR）。
(3)四叉树节点数据结构
四叉树节点是四叉树结构的主要组成部分，主要用于存储空间对象的标识号和MBR，也是四叉树算法操作的主要部分。
/*四叉树节点类型结构*/
typedef struct QuadNode
{
MapRect Box; //节点所代表的矩形区域
int nShpCount; //节点所包含的所有空间对象个数
SHPMBRInfo* pShapeObj; //空间对象指针数组
int nChildCount; //子节点个数
QuadNode *children[4]; //指向节点的四个孩子
}QuadNode;
Box是代表四叉树对应区域的最小外包矩形，上一层的节点的最小外包矩形包含下一层最小外包矩形区域；nShpCount代表本节点包含的空间对象的个数；pShapeObj代表指向空间对象存储地址的首地址，同一个节点的空间对象在内存中连续存储；nChildCount代表节点拥有的子节点的数目；children是指向孩子节点指针的数组。
参考：http://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/12312099
四叉树原理
四叉树是种很直接的空间索引技术。在四叉树中，每个节点表示覆盖了部分进行索引的空间的边界框，根节点覆盖了整个区域。每个节点要么是叶节点，有包含一个或多个索引点的列表，没有孩子。要么是内部节点，有四个孩子，每个孩子对应将区域沿两根轴对半分得到的四个象限中的一个，四叉树也因此得名。
图1 展示四叉树是怎样划分索引区域的 来源：维基百科
将数据插入四叉树很简单：从根节点开始，判断你的数据点属于哪个象限。递归到相应的节点，重复步骤，直到到达叶节点，然后将该点加入节点的索引点列表中。如果列表中的元素个数超出了预设的最大数目，则将节点分裂，将其中的索引点移动到相应的子节点中去。
图2 四叉树的内部结构
查询四叉树时从根节点开始，检查每个子节点看是否与查询的区域相交。如果是，则递归进入该子节点。当到达叶节点时，检查点列表中的每一个项看是否与查询区域相交，如果是则返回此项。
注意四叉树是非常规则的，事实上它是一种字典树，因为树节点的值不依赖于插入的数据。因此我们可以用直接的方式给节点编号：用二进制给每个象限编号（左上是00，右上是10等等 译者注：第一个比特位为0表示在左半平面，为1在右半平面。第二个比特位为0表示在上半平面，为1在下半平面），任一节点的编号是由从根开始，它的各祖先的象限号码串接而成的。在这个编号系统中，图2中右下角节点的编号是1101。
如果我们定义了树的最大深度，不需通过树就可以计算数据点所在节点的编号：只要把节点的坐标标准化到适当的整数区间中（比如32位整数），然后把转化后x, y坐标的比特位交错组合。每对比特指定了假想的四叉树中的一个象限。
如何在iOS地图上高效的显示大量数据
参考：http://blog.163.com/l1_jun/blog/static/143863882013111651737708/
