A limit field for orthogonal range searches in two-dimensional random point search trees

We consider the cost of general orthogonal range queries in random quadtrees. The cost of a given query is encoded into a (random) function of four variables which characterize the coordinates of two opposite corners of the query rectangle. We prove that, when suitably shifted and rescaled, the random cost function converges uniformly in probability towards a random field that is characterized as the unique solution to a distributional fixed-point equation. We also state similar results for $2$-d trees. Our results imply for instance that the worst case query satisfies the same asymptotic estimates as a typical query, and thereby resolve an old question of Chanzy, Devroye and Zamora-Cura [\emph{Acta Inf.}, 37:355--383, 2000]Comment: 24 pages, 8 figure

Incremental Sampling-based Algorithms for Optimal Motion Planning

During the last decade, incremental sampling-based motion planning algorithms, such as the Rapidly-exploring Random Trees (RRTs) have been shown to work well in practice and to possess theoretical guarantees such as probabilistic completeness. However, no theoretical bounds on the quality of the solution obtained by these algorithms have been established so far. The first contribution of this paper is a negative result: it is proven that, under mild technical conditions, the cost of the best path in the RRT converges almost surely to a non-optimal value. Second, a new algorithm is considered, called the Rapidly-exploring Random Graph (RRG), and it is shown that the cost of the best path in the RRG converges to the optimum almost surely. Third, a tree version of RRG is introduced, called the RRT$^*$ algorithm, which preserves the asymptotic optimality of RRG while maintaining a tree structure like RRT. The analysis of the new algorithms hinges on novel connections between sampling-based motion planning algorithms and the theory of random geometric graphs. In terms of computational complexity, it is shown that the number of simple operations required by both the RRG and RRT$^*$ algorithms is asymptotically within a constant factor of that required by RRT.Comment: 20 pages, 10 figures, this manuscript is submitted to the International Journal of Robotics Research, a short version is to appear at the 2010 Robotics: Science and Systems Conference

Sampling-based Algorithms for Optimal Motion Planning

During the last decade, sampling-based path planning algorithms, such as Probabilistic RoadMaps (PRM) and Rapidly-exploring Random Trees (RRT), have been shown to work well in practice and possess theoretical guarantees such as probabilistic completeness. However, little effort has been devoted to the formal analysis of the quality of the solution returned by such algorithms, e.g., as a function of the number of samples. The purpose of this paper is to fill this gap, by rigorously analyzing the asymptotic behavior of the cost of the solution returned by stochastic sampling-based algorithms as the number of samples increases. A number of negative results are provided, characterizing existing algorithms, e.g., showing that, under mild technical conditions, the cost of the solution returned by broadly used sampling-based algorithms converges almost surely to a non-optimal value. The main contribution of the paper is the introduction of new algorithms, namely, PRM* and RRT*, which are provably asymptotically optimal, i.e., such that the cost of the returned solution converges almost surely to the optimum. Moreover, it is shown that the computational complexity of the new algorithms is within a constant factor of that of their probabilistically complete (but not asymptotically optimal) counterparts. The analysis in this paper hinges on novel connections between stochastic sampling-based path planning algorithms and the theory of random geometric graphs.Comment: 76 pages, 26 figures, to appear in International Journal of Robotics Researc

Rank selection in multidimensional data

Suppose we have a set of K-dimensional records stored in a general purpose spatial index like a K-d tree. The index efficiently supports insertions, ordinary exact searches, orthogonal range searches, nearest neighbor searches, etc. Here we consider whether we can also efficiently support search by rank, that is, to locate the i-th smallest element along the j-th coordinate. We answer this question in the affirmative by developing a simple algorithm with expected cost O(na(1/K) log n), where n is the size of the K-d tree and a(1/K) < 1 for any K ¿ 2. The only requirement to support the search by rank is that each node in the K-d tree stores the size of the subtree rooted at that node (or some equivalent information). This is not too space demanding. Furthermore, it can be used to randomize the update algorithms to provide guarantees on the expected performance of the various operations on K-d trees. Although selection in multidimensional data can be solved more efficiently than with our algorithm, those solutions will rely on ad-hoc data structures or superlinear space. Our solution adds to an existing data structure (K-d trees) the capability of search by rank with very little overhead. The simplicity of the algorithm makes it easy to implement, practical and very flexible; however, its correctness and efficiency are far from self-evident. Furthermore, it can be easily adapted to other spatial indexes as well.Postprint (published version

Analysis of partial match queries in multidimensional search trees

A la portada diu "Article-based thesis". Tesi amb diferents seccions retallades per dret de l'editor.The main contribution of this thesis is to deepen and generalize previous work done in the average-case analysis of partial match queries in several types of multidimensional search trees. In particular, our focus has been the analysis of fixed PM queries. Our results about them generalize previous results which covered the case where only one coordinate is specified in the PM query- and for any dimension-or the case of 2-dimensional data structures. Using a combinatorial approach, different to the probabilistic approaches used by other researchers, we obtain asymptotic formulas for the expected cost of fixed PM queries in relaxed and standard K-d trees. We establish that, in both cases, the expected cost satisfies a common pattern in the relationship with the expected cost of random PM queries. Moreover, the same pattern appeared in the analysis, previously done by other researchers, of the expected cost of fixed partial match in 2-dimensional quad trees. Those results led us to conjecture that such formula would be pervasive to describe the expected cost of partial match queries in many different multidimensional trees, assuming some additional technical conditions about the family of multidimensional search trees under consideration. Indeed, we prove this to be the case also for K-dimensional quad trees. However, we disprove that conjecture for a new variant of K-d trees with local balancing that we define: relaxed K-dt trees. We analyze the expected cost of random PM queries and fixed PM queries in them and, while we do not find a closed-form expression for the expected cost of xed PM queries, we prove that it cannot be of the same form that we had conjectured. For random PM queries in both relaxed and standard K-dt trees, we obtain two very general results that unify several specific results that appear scattered across the literature. Finally, we also analyze random PM queries in quad-K-d trees -a generalization of both quad trees and K-d trees- and obtain a very general result that includes as particular cases previous results in relaxed K-d trees and quad trees.La principal contribución de esta tesis es profundizar y generalizar resultados anteriores referentes al análisis en caso medio de búsquedas parciales en varios tipos de árboles multidimensionales de búsqueda. En particular nos enfocamos en el análisis de búsquedas parciales fijas. Nuestros resultados sobre ellas generalizan resultados previos que cubren el caso donde solamente una coordenada es especificada en la búsqueda parcial-y para cualquier dimensión-o el caso de estructuras de datos de dos dimensiones. Usando un enfoque combinatorio, diferente a los enfoques probabilísticos utilizados por otros investigadores, obtenemos fórmulas asintóticas para el costo esperado de búsquedas parciales fijas en árboles K-d relajados y estándares. Establecemos que, en ambos casos, el costo esperado satisface un patrón común en la relación con el costo esperado de búsquedas parciales aleatorias. Además, el mismo patrón apareció en el análisis, previamente hecho por otros investigadores, del costo esperado de búsquedas parciales fijas en quadtrees de dos dimensiones. Esos resultados nos llevaron a conjeturar que tal fómula sería generalizada para describir el costo esperado de consultas de búsqueda parcial en muchos árboles multidimensionales diferentes, asumiendo algunas condiciones técnicas adicionales sobre la familia de árboles multidimensionales de búsqueda bajo consideración. De hecho, demostramos que este también es el caso en quadtrees de K dimensiones. Sin embargo, definimos una nueva variante de árboles K-d con reorganizacion local que cumplen tales condiciones, los árboles K-dt relajados, analizamos el costo esperado de búsquedas parciales aleatorias y fijas en ellos y, aunque no encontramos una expresión cerrada para el coste esperado de las búsquedas parciales fijas, demostramos que no puede ser de la misma forma que habíamos conjeturado. También obtenemos dos resultados muy generales para busquedas parciales aleatorias en árboles K-dt relajados y estándares que unifican varios resultados específicos que aparecen dispersos en la literatura. Finalmente, analizamos búsquedas parciales aleatorias en una generalizacion de quadtrees y árboles K-d, llamada árboles quad-K-d, y obtenemos un resultado general que incluye como casos particulares resultados previos en árboles K-d relajados y quadtrees.Són moltes les aplicacions en què es requereix administrar col·leccions de dades multidimensionals, en les quals cada objecte és identificat per un punt en un espai real o abstracte; un exemple paradigmàtics són els sistemes d’informació geogràfica. Aquestes aplicacions fan servir sovint estructures de dades multidimensionals que permetin consultes associatives -aquelles on s'especifiquen condicions per a més d'una coordenada- a més de les operacions tradicionals d’inserció, actualització, eliminació i cerca exacta. Un dels principals tipus de consultes associatives és la cerca parcial, on només s'especifiquen algunes coordenades i l'objectiu és determinar quins objectes coincideixen amb elles. Les consultes de cerca parcial són particularment importants perquè la seva anàlisi forma la base de l’anàlisi d'altres tipus de consultes associatives, com ara les cerques per rangs ortogonals (quins punts estan dins d'una àrea (hiper)rectangular donada?), les consultes per regió (per exemple, donats un punt i una distància, quins punts estan a aquesta distància o menys d'aquest punt?) o les consultes del veí més proper (on cal trobar els k punts més propers a un punt donat). En aquesta tesi analitzem en profunditat el rendiment mitjà de les cerques parcials en arbres multidimensionals de cerca representatius, els quals constitueixen una subclasse significativa de les estructures de dades multidimensionals. Els arbres multidimensionals de cerca, en particular els quadtrees i els arbres K-d, van ser definits a mitjans de la dècada dels anys 1970 com una generalització dels arbres binaris de cerca. Les consultes de cerca parcial s'hi responen realitzant un recorregut recursiu d'alguns subarbres. Durant molts anys l’anàlisi en arbres multidimensionals de cerca es va fer amb la suposició important, i sovint implícita, que en cada crida recursiva es generen a l'atzar noves coordenades de la consulta de cerca parcial. La raó d'aquesta suposició simplificadora va ser que, per als costos mitjans, aquesta anàlisi és equivalent a analitzar el rendiment de l'algorisme de cerca parcial quan l'entrada és una consulta de cerca parcial aleatòria. A principis d'aquesta dècada, alguns equips van començar a analitzar el cas mitjà de cerques parcials sense aquesta suposició: les coordenades especificades de la consulta romanen fixes durant totes les crides recursives. Aquestes consultes s'anomenen cerques parcials fixes. L'objectiu d'aquest enfocament recent és analitzar el rendiment de l'algorisme de cerca parcial, però ara les quantitats d’interès depenen de la consulta particular q donada com a entrada. L’anàlisi de cerques parcials fixes, juntament amb el de les aleatòries -que té un paper important per a l’anàlisi de les primeres- ens dóna una descripció molt detallada i precisa del rendiment de l'algorisme de cerca parcial que podria ser estesa a altres consultes associatives rellevants. La principal contribució d'aquesta tesi és aprofundir i generalitzar resultats previs referents a l’anàlisi en cas mitjà de les cerques parcials en diversos tipus d'arbres multidimensionals de cerca. En particular ens enfoquem en l’anàlisi de les cerques parcials fixes. Els nostres resultats en generalitzen resultats previs els quals cobreixen el cas on només una coordenada està especificada a la cerca parcial i per a qualsevol dimensió no el cas d'estructures de dades de dues dimensions. Usant un enfocament combinatori, diferent als enfocaments probabilístics utilitzats per altres investigadors, obtenim fórmules asimptòtiques per al cost esperat de cerques parcials fixes en arbres K-d relaxats i estàndards. Establim que, en tots dos casos, el cost esperat satisfà un patró comú en la relació amb el cost esperat de cerques parcials aleatòries. A més, el mateix patró va aparèixer en l’anàlisi, prèviament fet per altres investigadors, del cost esperat de cerques parcials fixes en quadtrees de dues dimensions. Aquests resultats ens van portar a conjecturar que tal fórmula seria general per descriure el cost esperat de consultes de cerca parcial en molts arbres multidimensionals diferents, assumint algunes condicions tècniques addicionals sobre la família d'arbres multidimensionals de cerca sota consideració. De fet, demostrem que aquest és també el cas pels quadtrees de K dimensions. Tanmateix, definim una nova variant de arbres K-d amb equilibri local que compleixen aquestes condicions, els arbres K-dt relaxats, n'analitzem el cost esperat de cerques parcials aleatòries i fixes i, tot i no trobar una expressió tancada per al cost esperat de les cerques parcials fixes, demostrem que no pot ser de la mateixa forma que havíem conjecturat. També obtenim dos resultats molt generals per a les cerques parcials aleatòries en arbres K-dt relaxats i estàndards, els quals unifiquen diversos resultats específics que apareixen dispersos a la literatura. Finalment, analitzem cerques parcials aleatòries en una generalització de quadtrees i arbres K-d, anomenada arbres quad-K-d, i obtenim un resultat general que inclou com a casos particulars resultats previs en arbres K-d relaxats i quadtreesPostprint (published version

Design and Analysis of Multidimensional Data Structures

Aquesta tesi està dedicada al disseny i a l'anàlisi d'estructures de dades multidimensionals, és a dir, estructures de dades que serveixen per emmagatzemar registres $K$-dimensionals que solen representar-se com a punts en l'espai $[0,1]^K$. Aquestes estructures tenen aplicacions en diverses àrees de la informàtica com poden ser els sistemes d'informació geogràfica, la robòtica, el processament d'imatges, la world wide web, el data mining, entre d'altres. Les estructures de dades multidimensionals també es poden utilitzar com a indexos d'estructures de dades que emmagatzemen, possiblement en memòria externa, dades més complexes que els punts.Les estructures de dades multidimensionals han d'oferir la possibilitat de realitzar operacions d'inserció i esborrat de claus dinàmicament, a més de permetre realitzar cerques anomenades associatives. Exemples d'aquest tipus de cerques són les cerques per rangs ortogonals (quins punts cauen dintre d'un hiper-rectangle donat?) i les cerques del veí més proper (quin és el punt més proper a un punt donat?).Podem dividir les contribucions d'aquesta tesi en dues parts: La primera part està relacionada amb el disseny d'estructures de dades per a punts multidimensionals. Inclou el disseny d'arbres binaris $K$-dimensionals al·leatoritzats (Randomized $K$-d trees), el d'arbres quaternaris al·leatoritzats (Randomized quad trees) i el d'arbres multidimensionals amb punters de referència (Fingered multidimensional trees).La segona part analitza el comportament de les estructures de dades multidimensionals. En particular, s'analitza el cost mitjà de les cerques parcials en arbres $K$-dimensionals relaxats, i el de les cerques per rang en diverses estructures de dades multidimensionals. Respecte al disseny d'estructures de dades multidimensionals, proposem algorismes al·leatoritzats d'inserció i esborrat de registres per als arbres $K$-dimensionals i per als arbres quaternaris. Aquests algorismes produeixen arbres aleatoris, independentment de l'ordre d'inserció dels registres i desprès de qualsevol seqüència d'insercions i esborrats. De fet, el comportament esperat de les estructures produïdes mitjançant els algorismes al·leatoritzats és independent de la distribució de les dades d'entrada, tot i conservant la simplicitat i la flexibilitat dels arbres $K$-dimensionals i quaternaris estàndard. Introduïm també els arbres multidimensionals amb punters de referència. Això permet que les estructures multidimensionals puguin aprofitar l'anomenada localitat de referència en cerques associatives altament correlacionades.I respecte de l'anàlisi d'estructures de dades multidimensionals, primer analitzem el cost esperat de las cerques parcials en els arbres $K$-dimensionals relaxats. Seguidament utilitzem aquest resultat com a base per a l'anàlisi de les cerques per rangs ortogonals, juntament amb arguments combinatoris i geomètrics. D'aquesta manera obtenim un estimat asimptòtic precís del cost de les cerques per rangs ortogonals en els arbres $K$-dimensionals aleatoris. Finalment, mostrem que les tècniques utilitzades es poden estendre fàcilment a d'altres estructures de dades i per tant proporcionem una anàlisi exacta del cost mitjà de cerques per rang en estructures de dades com són els arbres $K$-dimensionals estàndard, els arbres quaternaris, els tries quaternaris i els tries $K$-dimensionals.Esta tesis está dedicada al diseño y al análisis de estructuras de datos multidimensionales; es decir, estructuras de datos específicas para almacenar registros $K$-dimensionales que suelen representarse como puntos en el espacio $[0,1]^K$. Estas estructuras de datos tienen aplicaciones en diversas áreas de la informática como son: los sistemas de información geográfica, la robótica, el procesamiento de imágenes, la world wide web o data mining, entre otras.Las estructuras de datos multidimensionales suelen utilizarse también como índices de estructuras que almacenan, posiblemente en memoria externa, datos complejos.Las estructuras de datos multidimensionales deben ofrecer la posibilidad de realizar operaciones de inserción y borrado de llaves de manera dinámica, pero además deben permitir realizar búsquedas asociativas en los registros almacenados. Ejemplos de búsquedas asociativas son las búsquedas por rangos ortogonales (¿qué puntos de la estructura de datos están dentro de un hiper-rectángulo dado?) y las búsquedas del vecino más cercano (¿cuál es el punto de la estructura de datos más cercano a un punto dado?).Las contribuciones de esta tesis se dividen en dos partes:La primera parte está dedicada al diseño de estructuras de datos para puntos multidimensionales, que incluye el diseño de los árboles binarios $K$-dimensionales aleatorios (Randomized $K$-d trees), el de los árboles cuaternarios aleatorios (Randomized quad trees), y el de los árboles multidimensionales con punteros de referencia (Fingered multidimensional trees).La segunda parte contiene contribuciones al análisis del comportamiento de las estructuras de datos para puntos multidimensionales. En particular, damos el análisis del costo promedio de las búsquedas parciales en los árboles $K$-dimensionales relajados y el de las búsquedas por rango en varias estructuras de datos multidimensionales.Con respecto al diseño de estructuras de datos multidimensionales, proponemos algoritmos aleatorios de inserción y borrado de registros para los árboles $K$-dimensionales y los árboles cuaternarios que producen árboles aleatorios independientemente del orden de inserción de los registros y después de cualquier secuencia de inserciones y borrados intercalados. De hecho, con la aleatorización garantizamos un buen rendimiento esperado de las estructuras de datos resultantes, que es independiente de la distribución de los datos de entrada, conservando la flexibilidad y la simplicidad de los árboles $K$-dimensionales y de los árboles cuaternarios estándar. También proponemos los árboles multidimensionales con punteros de referencia, una técnica que permite que las estructuras de datos multidimensionales exploten la localidad de referencia en búsquedas asociativas que se presentan altamente correlacionadas.Con respecto al análisis de estructuras de datos multidimensionales, comenzamos dando un análisis preciso del costo esperado de las búsquedas parciales en los árboles $K$-dimensionales relajados. A continuación, utilizamos este resultado como base para el análisis de las búsquedas por rangos ortogonales, combinándolo con argumentos combinatorios y geométricos. Como resultado obtenemos un estimado asintótico preciso del costo de las búsquedas por rango en los árboles $K$-dimensionales relajados. Finalmente, mostramos que las técnicas utilizadas pueden extenderse fácilmente a otras estructuras de datos y por tanto proporcionamos un análisis preciso del costo promedio de búsquedas por rango en estructuras de datos como los árboles $K$-dimensionales estándar, los árboles cuaternarios, los tries cuaternarios y los tries $K$-dimensionales.This thesis is about the design and analysis of point multidimensional data structures: data structures that store $K$-dimensional keys which we may abstract as points in $[0,1]^K$. These data structures are present in many applications of geographical information systems, image processing or robotics, among others. They are also frequently used as indexes of more complex data structures, possibly stored in external memory.Point multidimensional data structures must have capabilities such as insertion, deletion and (exact) search of items, but in addition they must support the so called {em associative queries}. Examples of these queries are orthogonal range queries (which are the items that fall inside a given hyper-rectangle?) and nearest neighbour queries (which is the closest item to some given point?).The contributions of this thesis are two-fold:Contributions to the design of point multidimensional data structures: the design of randomized $K$-d trees, the design of randomized quad trees and the design of fingered multidimensional search trees;Contributions to the analysis of the performance of point multidimensional data structures: the average-case analysis of partial match queries in relaxed $K$-d trees and the average-case analysis of orthogonal range queries in various multidimensional data structures.Concerning the design of randomized point multidimensional data structures, we propose randomized insertion and deletion algorithms for $K$-d trees and quad trees that produce random $K$-d trees and quad trees independently of the order in which items are inserted into them and after any sequence of interleaved insertions and deletions. The use of randomization provides expected performance guarantees, irrespective of any assumption on the data distribution, while retaining the simplicity and flexibility of standard $K$-d trees and quad trees.Also related to the design of point multidimensional data structures is the proposal of fingered multidimensional search trees, a new technique that enhances point multidimensional data structures to exploit locality of reference in associative queries.With regards to performance analysis, we start by giving a precise analysis of the cost of partial matches in randomized $K$-d trees. We use these results as a building block in our analysis of orthogonal range queries, together with combinatorial and geometric arguments and we provide a tight asymptotic estimate of the cost of orthogonal range search in randomized $K$-d trees. We finally show that the techniques used apply easily to other data structures, so we can provide an analysis of the average cost of orthogonal range search in other data structures such as standard $K$-d trees, quad trees, quad tries, and $K$-d tries

Design and Analysis of Multidimensional Data Structures

Aquesta tesi està dedicada al disseny i a l'anàlisi d'estructures de dades multidimensionals, és a dir, estructures de dades que serveixen per emmagatzemar registres $K$-dimensionals que solen representar-se com a punts en l'espai $[0,1]^K$. Aquestes estructures tenen aplicacions en diverses àrees de la informàtica com poden ser els sistemes d'informació geogràfica, la robòtica, el processament d'imatges, la world wide web, el data mining, entre d'altres. Les estructures de dades multidimensionals també es poden utilitzar com a indexos d'estructures de dades que emmagatzemen, possiblement en memòria externa, dades més complexes que els punts.Les estructures de dades multidimensionals han d'oferir la possibilitat de realitzar operacions d'inserció i esborrat de claus dinàmicament, a més de permetre realitzar cerques anomenades associatives. Exemples d'aquest tipus de cerques són les cerques per rangs ortogonals (quins punts cauen dintre d'un hiper-rectangle donat?) i les cerques del veí més proper (quin és el punt més proper a un punt donat?).Podem dividir les contribucions d'aquesta tesi en dues parts: La primera part està relacionada amb el disseny d'estructures de dades per a punts multidimensionals. Inclou el disseny d'arbres binaris $K$-dimensionals al·leatoritzats (Randomized $K$-d trees), el d'arbres quaternaris al·leatoritzats (Randomized quad trees) i el d'arbres multidimensionals amb punters de referència (Fingered multidimensional trees).La segona part analitza el comportament de les estructures de dades multidimensionals. En particular, s'analitza el cost mitjà de les cerques parcials en arbres $K$-dimensionals relaxats, i el de les cerques per rang en diverses estructures de dades multidimensionals. Respecte al disseny d'estructures de dades multidimensionals, proposem algorismes al·leatoritzats d'inserció i esborrat de registres per als arbres $K$-dimensionals i per als arbres quaternaris. Aquests algorismes produeixen arbres aleatoris, independentment de l'ordre d'inserció dels registres i desprès de qualsevol seqüència d'insercions i esborrats. De fet, el comportament esperat de les estructures produïdes mitjançant els algorismes al·leatoritzats és independent de la distribució de les dades d'entrada, tot i conservant la simplicitat i la flexibilitat dels arbres $K$-dimensionals i quaternaris estàndard. Introduïm també els arbres multidimensionals amb punters de referència. Això permet que les estructures multidimensionals puguin aprofitar l'anomenada localitat de referència en cerques associatives altament correlacionades.I respecte de l'anàlisi d'estructures de dades multidimensionals, primer analitzem el cost esperat de las cerques parcials en els arbres $K$-dimensionals relaxats. Seguidament utilitzem aquest resultat com a base per a l'anàlisi de les cerques per rangs ortogonals, juntament amb arguments combinatoris i geomètrics. D'aquesta manera obtenim un estimat asimptòtic precís del cost de les cerques per rangs ortogonals en els arbres $K$-dimensionals aleatoris. Finalment, mostrem que les tècniques utilitzades es poden estendre fàcilment a d'altres estructures de dades i per tant proporcionem una anàlisi exacta del cost mitjà de cerques per rang en estructures de dades com són els arbres $K$-dimensionals estàndard, els arbres quaternaris, els tries quaternaris i els tries $K$-dimensionals.Esta tesis está dedicada al diseño y al análisis de estructuras de datos multidimensionales; es decir, estructuras de datos específicas para almacenar registros $K$-dimensionales que suelen representarse como puntos en el espacio $[0,1]^K$. Estas estructuras de datos tienen aplicaciones en diversas áreas de la informática como son: los sistemas de información geográfica, la robótica, el procesamiento de imágenes, la world wide web o data mining, entre otras.Las estructuras de datos multidimensionales suelen utilizarse también como índices de estructuras que almacenan, posiblemente en memoria externa, datos complejos.Las estructuras de datos multidimensionales deben ofrecer la posibilidad de realizar operaciones de inserción y borrado de llaves de manera dinámica, pero además deben permitir realizar búsquedas asociativas en los registros almacenados. Ejemplos de búsquedas asociativas son las búsquedas por rangos ortogonales (¿qué puntos de la estructura de datos están dentro de un hiper-rectángulo dado?) y las búsquedas del vecino más cercano (¿cuál es el punto de la estructura de datos más cercano a un punto dado?).Las contribuciones de esta tesis se dividen en dos partes:La primera parte está dedicada al diseño de estructuras de datos para puntos multidimensionales, que incluye el diseño de los árboles binarios $K$-dimensionales aleatorios (Randomized $K$-d trees), el de los árboles cuaternarios aleatorios (Randomized quad trees), y el de los árboles multidimensionales con punteros de referencia (Fingered multidimensional trees).La segunda parte contiene contribuciones al análisis del comportamiento de las estructuras de datos para puntos multidimensionales. En particular, damos el análisis del costo promedio de las búsquedas parciales en los árboles $K$-dimensionales relajados y el de las búsquedas por rango en varias estructuras de datos multidimensionales.Con respecto al diseño de estructuras de datos multidimensionales, proponemos algoritmos aleatorios de inserción y borrado de registros para los árboles $K$-dimensionales y los árboles cuaternarios que producen árboles aleatorios independientemente del orden de inserción de los registros y después de cualquier secuencia de inserciones y borrados intercalados. De hecho, con la aleatorización garantizamos un buen rendimiento esperado de las estructuras de datos resultantes, que es independiente de la distribución de los datos de entrada, conservando la flexibilidad y la simplicidad de los árboles $K$-dimensionales y de los árboles cuaternarios estándar. También proponemos los árboles multidimensionales con punteros de referencia, una técnica que permite que las estructuras de datos multidimensionales exploten la localidad de referencia en búsquedas asociativas que se presentan altamente correlacionadas.Con respecto al análisis de estructuras de datos multidimensionales, comenzamos dando un análisis preciso del costo esperado de las búsquedas parciales en los árboles $K$-dimensionales relajados. A continuación, utilizamos este resultado como base para el análisis de las búsquedas por rangos ortogonales, combinándolo con argumentos combinatorios y geométricos. Como resultado obtenemos un estimado asintótico preciso del costo de las búsquedas por rango en los árboles $K$-dimensionales relajados. Finalmente, mostramos que las técnicas utilizadas pueden extenderse fácilmente a otras estructuras de datos y por tanto proporcionamos un análisis preciso del costo promedio de búsquedas por rango en estructuras de datos como los árboles $K$-dimensionales estándar, los árboles cuaternarios, los tries cuaternarios y los tries $K$-dimensionales.This thesis is about the design and analysis of point multidimensional data structures: data structures that store $K$-dimensional keys which we may abstract as points in $[0,1]^K$. These data structures are present in many applications of geographical information systems, image processing or robotics, among others. They are also frequently used as indexes of more complex data structures, possibly stored in external memory.Point multidimensional data structures must have capabilities such as insertion, deletion and (exact) search of items, but in addition they must support the so called {em associative queries}. Examples of these queries are orthogonal range queries (which are the items that fall inside a given hyper-rectangle?) and nearest neighbour queries (which is the closest item to some given point?).The contributions of this thesis are two-fold:Contributions to the design of point multidimensional data structures: the design of randomized $K$-d trees, the design of randomized quad trees and the design of fingered multidimensional search trees;Contributions to the analysis of the performance of point multidimensional data structures: the average-case analysis of partial match queries in relaxed $K$-d trees and the average-case analysis of orthogonal range queries in various multidimensional data structures.Concerning the design of randomized point multidimensional data structures, we propose randomized insertion and deletion algorithms for $K$-d trees and quad trees that produce random $K$-d trees and quad trees independently of the order in which items are inserted into them and after any sequence of interleaved insertions and deletions. The use of randomization provides expected performance guarantees, irrespective of any assumption on the data distribution, while retaining the simplicity and flexibility of standard $K$-d trees and quad trees.Also related to the design of point multidimensional data structures is the proposal of fingered multidimensional search trees, a new technique that enhances point multidimensional data structures to exploit locality of reference in associative queries.With regards to performance analysis, we start by giving a precise analysis of the cost of partial matches in randomized $K$-d trees. We use these results as a building block in our analysis of orthogonal range queries, together with combinatorial and geometric arguments and we provide a tight asymptotic estimate of the cost of orthogonal range search in randomized $K$-d trees. We finally show that the techniques used apply easily to other data structures, so we can provide an analysis of the average cost of orthogonal range search in other data structures such as standard $K$-d trees, quad trees, quad tries, and $K$-d tries

Sampling-based algorithms for optimal path planning problems

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2012.Cataloged from PDF version of thesis.Includes bibliographical references (p. 141-152).Sampling-based motion planning received increasing attention during the last decade. In particular, some of the leading paradigms, such the Probabilistic RoadMap (PRM) and the Rapidly-exploring Random Tree (RRT) algorithms, have been demonstrated on several robotic platforms, and found applications well outside the robotics domain. However, a large portion of this research effort has been limited to the classical feasible path planning problem, which asks for finding a path that starts from an initial configuration and reaches a goal configuration while avoiding collision with obstacles. The main contribution of this dissertation is a novel class of algorithms that extend the application domain of sampling-based methods to two new directions: optimal path planning and path planning with complex task specifications. Regarding the optimal path planning problem, we first show that the existing algorithms either lack asymptotic optimality, i. e., almost-sure convergence to optimal solutions, or they lack computational efficiency: on one hand, neither the RRT nor the k-nearest PRM (for any fixed k) is asymptotically optimal; on the other hand, the simple PRM algorithm, where the connections are sought within fixed radius balls, is not computationally as efficient as the RRT or the efficient PRM variants. Subsequently, we propose two novel algorithms, called PRM* and RRT*, both of which guarantee asymptotic optimality without sacrificing computational efficiency. In fact, the proposed algorithms and the most efficient existing algorithms, such as the RRT, have the same asymptotic computational complexity. Regarding the path planning problem with complex task specifications, we propose an incremental sampling-based algorithm that is provably correct and probabilistically complete, i.e., it generates a correct-by-design path that satisfies a given deterministic pt-calculus specification, when such a path exists, with probability approaching to one as the number of samples approaches infinity. For this purpose, we develop two key ingredients. First, we propose an incremental sampling-based algorithm, called the RRG, that generates a representative set of paths in the form of a graph, with guaranteed almost-sure convergence towards feasible paths. Second, we propose an incremental local model-checking algorithm for the deterministic p-calculus. Moreover, with the help of these tools and the ideas behind the RRT*, we construct algorithms that also guarantee almost sure convergence to optimal solutions.by Sertac Karaman.Ph.D

Analysis of Range Search for Random K-D Trees

. We analyze the expected time complexity of range searching with k-d trees in all dimensions when the data points are uniformly distributed in the unit hypercube. The partial match results of Flajolet and Puech are reproved using elementary probabilistic methods. In addition, we give asymptotic expected time analysis for orthogonal and convex range search, as well as nearest neighbor search. We disprove a conjecture by Bentley that nearest neighbor search for a given random point in the k-d tree can be done in O(1) expected time. Keywords and phrases. k-d trees, partial match query, range search, expected time, probabilistic analysis of algorithms, data structures, nearest neoghbor search. Research of the authors was sponsored by NSERC grant A3456. The third author received a DGAPA-UNAM Scholarship. x1. Introduction The k-d tree, or k-dimensional binary search tree, was proposed by Bentley in 1975. It is a binary tree in which each record contains k keys, right and left pointers to ..