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1_bkryusim #93

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1_bkryusim #93

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39 changes: 39 additions & 0 deletions part2/Ch01. 근접성 서비스/bkryusim.md
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@@ -0,0 +1,39 @@
# Ch01. 근접성 서비스

### 색인을 만들지 않고 단순히 위/경도의 범위를 쿼리하여 검색하는 방법에는 어떤 문제점이 있나요?

* 균등 격자 방식으로 색인을 만드는 경우 어떤 문제가 있나요?
* 사업장이 빈번하게 추가/삭제되는 경우 쿼드트리가 부적절한 이유를 말해 주세요.

<details>
<summary><h4>해설</h4></summary>

> 색인을 만들지 않고 단순히 위/경도의 범위를 쿼리하여 검색하는 방법에는 어떤 문제점이 있나요?
* 위도/경도별로 범위 내 모든 데이터를 가져와 교집합을 구해야 하는데, 이 과정이 비효율적입니다.

> 균등 격자 방식으로 색인을 만드는 경우 어떤 문제가 있나요?
* 범위를 균등하게 나눈다고 하여 사업장 정보가 골고루 분포되지 않기 때문에, 특정 격자에 너무 많은 사업장이 몰릴 수 있습니다.

> 사업장이 빈번하게 추가/삭제되는 경우 쿼드트리가 부적절한 이유를 말해 주세요.
* 트리 구조이기 때문에 삭제를 위해서는 루트 노드부터 리프 노드까지 탐색해야 하기에 비효율적입니다.
* 또한 사업장이 추가되는 경우 트리를 리밸런싱하는 오버헤드가 발생하고, 구현이 복잡해집니다.
</details>


<br>

### 쿼드트리가 지오해시에 비해 갖는 이점은 무엇인가요?

* 지오해시가 쿼드트리에 비해 갖는 이점은 무엇인가요?

<details>
<summary><h4>해설</h4></summary>

> 쿼드트리가 지오해시에 비해 갖는 이점은 무엇인가요?
* 격자별 인구밀도에 따라 격자 크기를 정할 수 있습니다.
* k번째로 가까운 사업장의 목록을 쉽게 구할 수 있습니다.

> 지오해시가 쿼드트리에 비해 갖는 이점은 무엇인가요?
* 구현이 쉽고, 사용이 쉽습니다
* 색인 갱신이 간편합니다.
</details>