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平面に関する巨大なデータを、極めて少ないメモリ上に圧縮格納するデータ構造を開発している。さらに、圧縮格納したまま様々な情報が高速に取り出せるような、コンパクトで利用しやすいデータ構造を開発している。
本年度は、特に、木や、疑似平面アライメントや、極大平面グラフや、格子矩形描画等、様々な平面構造を圧縮格納するデータ構造や、様々なアクセスを高速に計算できるコンパクトなデータ構造を開発した。
特に、極大平面グラフについては、基本的なクエリをすべてサポートするにもかかわらず、わずか2m bitのメモリしか必要としないデータ構造を開発した。ここでmはグラフの辺の本数である。
また、いくつかの平面構造に関する高速列挙アルゴリズムを開発した。高速な列挙アルゴリズムは、様々なグラフ構造の圧縮アルゴリズムの中で利用されている。
また長方形をいくつかの長方形に分割したものを矩形描画とよぶが、これは、様々なフロアプランの基本となる重要なモデルである。従来のデータ構造は矩形描画のグラフ構造しか格納できなかった、すなわち、各辺の長さを圧縮格納することはできなかったが、本年度は、各辺の長さも格納するコンパクトなデータ構造を新たに開発した。
さらに、いくつかの木の自然な部分クラスについて、きわめて少ないメモリに格納する新たなデータ構造を開発した。
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