Das Navigieren in riesigen Datensätzen kann ein rechnerischer Albtraum sein. Dieses Papier stellt eine neuartige Lösung vor: den mehrdimensionalen binären Suchbaum (k-d-Baum), eine Datenstruktur, die für die effiziente Speicherung und den Abruf von Informationen durch assoziative Suchen entwickelt wurde. Das Papier definiert die Struktur von k-d-Bäumen und liefert illustrative Beispiele. Dieses Papier zeigt die Effizienz von k-d-Bäumen in Bezug auf den Speicherbedarf. Ein einzelner k-d-Baum kann verschiedene Arten von Abfragen effizient verarbeiten. Es werden Dienstprogrammalgorithmen zum Einfügen, Löschen und Optimieren entwickelt. Das Papier beweist die durchschnittlichen Laufzeiten für diese Algorithmen in einer n-Datensatzdatei, was für die Beurteilung ihrer praktischen Anwendbarkeit entscheidend ist. Mit nachgewiesenen Laufzeiten, die bestehende Algorithmen übertreffen, sind k-d-Bäume vielversprechend für verschiedene Anwendungen. Es werden Beispiele für potenzielle Verwendungen gegeben, die die praktische Relevanz dieser theoretischen Arbeit hervorheben. Obwohl der Schwerpunkt des Papiers in erster Linie theoretisch ist, ebnet es den Weg für zukünftige Forschungen und Implementierungen von k-d-Bäumen in realen Szenarien, insbesondere für die Verwaltung und Abfrage großer, mehrdimensionaler Datensätze.
Diese in Communications of the ACM, einer führenden Zeitschrift für Informatik, veröffentlichte Arbeit mit dem Schwerpunkt auf Datenstrukturen und Algorithmen ist für den Umfang der Zeitschrift von großer Bedeutung. Angesichts des Schwerpunkts von Communications of the ACM auf praktischen Anwendungen der Informatikforschung steht die Diskussion dieser Arbeit über potenzielle Verwendungen für k-d-Bäume im Einklang mit dem Schwerpunkt der Zeitschrift auf der Überbrückung von Theorie und Praxis.