JP3502440B2 - High-speed data search device and high-speed data search method - Google Patents

High-speed data search device and high-speed data search method

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JP3502440B2
JP3502440B2 JP11097894A JP11097894A JP3502440B2 JP 3502440 B2 JP3502440 B2 JP 3502440B2 JP 11097894 A JP11097894 A JP 11097894A JP 11097894 A JP11097894 A JP 11097894A JP 3502440 B2 JP3502440 B2 JP 3502440B2
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tree structure
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  • Design And Manufacture Of Integrated Circuits (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は図形情報等の高速データ
検索が可能なデータベース装置および、図形情報処理方
法に関する。特にVLSIやULSIレイアウトにおけ
るチップ内配線等の大容量の図形情報の高速図形探索が
可能な高速データ検索装置およびその方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a database device capable of high-speed data retrieval of graphic information and a graphic information processing method. In particular, the present invention relates to a high-speed data search apparatus and method capable of high-speed graphic search for large-capacity graphic information such as in-chip wiring in VLSI or ULSI layout.

【0002】[0002]

【従来の技術】VLSIレイアウトあるいはULSIレ
イアウトにおけるデータベース装置などをはじめとす
る、近年のデータベース装置の扱うデータ量は増加の一
途をたどっており、これらのデータ検索に必要な処理時
間も増加を余儀なくされている。MOSdRAM技術は
今や256Mビットから1Gビットの時代に突入せんと
しており、ULSIやVLSIレイアウトにおけるチッ
プ内配線においては、あるひとつの配線ネットに含まれ
る端子の分布する領域の大きさがチップ全体の大きさと
比較して非常に小さくなってきている。一方実用上はこ
れらのチップ内配線処理等では端子の周辺の領域内の特
定の一部のデータ集合に対する検索が連続して複数回実
行される場合が多く、配線中は領域外のデータは必要な
いことがほとんどである。
2. Description of the Related Art The amount of data handled by a database device in recent years, such as a database device in a VLSI layout or a ULSI layout, has been increasing, and the processing time required to search for these data is inevitably increased. ing. MOSdRAM technology is now entering the era of 256 Mbits to 1 Gbits, and in the in-chip wiring in ULSI or VLSI layout, the size of the area in which terminals included in a certain wiring net are distributed is the same as the size of the entire chip. It is becoming very small in comparison. On the other hand, practically, in the wiring processing on the chip, etc., it is often the case that a specific partial data set in the area around the terminal is continuously searched multiple times, and data outside the area is required during wiring. Mostly not.

【0003】このようなVLSIレイアウトにおけるデ
ータベース装置について考えると、VLSIレイアウト
で扱うデータはほとんどが矩形の図形データであり、従
って矩形集合を対象とする検索を高速に行う必要があ
る。以後単に図形と書いた場合は矩形を指すものとし、
図形を対象とするデータ検索を「図形探索」と呼ぶ。従
来のデータベース装置においては、そのような一部デー
タ集合に対する検索においても、データベース内の全て
のデータが検索対象となってしまうことがあるため、無
駄な検索時間を費やしていた。
Considering a database device in such a VLSI layout, most of the data handled in the VLSI layout is rectangular graphic data, and therefore it is necessary to perform a search for a rectangular set at high speed. Hereafter, when simply written as a figure, it means a rectangle,
A data search for a graphic is called "graphic search". In the conventional database device, even in the search for such a partial data set, all the data in the database may become a search target, and therefore a wasteful search time is spent.

【0004】図31は、従来のデータベース装置のデー
タ検索の処理手順を示したフローチャートである。従来
のデータベース装置のデータ検索処理は、被検索データ
の入力(ステップS11)、データベース内の全データ
を検索対象とした検索(ステップS12)、検索結果の
出力(ステップS13)からなる。
FIG. 31 is a flowchart showing a processing procedure for data retrieval of a conventional database device. The conventional data search process of the database device includes input of search target data (step S11), search targeting all data in the database (step S12), and output of search result (step S13).

【0005】図32および図33を例に取って説明す
る。この場合のデータ検索は、具体的にはVLSIチッ
プ上での図形探索である。VLSIチップ11上に複数
の矩形データ{R1,R2,……R12}が存在する。
これらの矩形データは四分木の各節点に分散して格納さ
れている。
Description will be made by taking FIG. 32 and FIG. 33 as an example. The data search in this case is specifically a graphic search on the VLSI chip. Plural pieces of rectangular data {R1, R2, ... R12} exist on the VLSI chip 11.
These rectangular data are distributed and stored in each node of the quadtree.

【0006】矩形データの具体的な格納方法は、まず1
1を4分割する水平及び垂直の線分と交差する矩形デー
タ{R2,R6,R7,R8,R9,R10}を節点A
に格納する。以下、4分割された左上の領域に含まれる
矩形データR1を節点B以下へ、右上の領域に含まれる
矩形データ{R3,R4,R5}を節点C以下へ、右下
の領域に含まれる矩形データ{R11,R12}を節点
D以下へ、再帰的に格納していく。
A specific method of storing rectangular data is as follows:
Rectangle data {R2, R6, R7, R8, R9, R10} that intersects horizontal and vertical line segments that divide 1 into 4 is divided into nodes A
To store. In the following, the rectangular data R1 included in the upper left area divided into four is placed below the node B, the rectangular data {R3, R4, R5} included in the upper right area is placed below the node C, and the rectangle included in the lower right area. Data {R11, R12} is recursively stored below node D.

【0007】データ検索は四分木の根元である節点Aか
ら常に開始され、木構造の末端方向へ進む。以下の例に
おいては矩形領域13内に求めている矩形データが存在
するものと仮定して説明する。図32は、点Sから左方
向へ図形探索を開始し、矩形データR11が解として得
られた場合を示す。ピラミッド型データ構造に対するデ
ータ圧縮の従来技法として4分木(quad トリー)
を用い、矩形集合を構造化して記憶領域に格納し、図形
探索をすることが知られているが、図32では14の矢
印で示される節点Aから開始され、節点Dを経由して節
点Fに至り、終了している(図32下図の一点鎖線を参
照)。検索の際参照された矩形データは{R2,R6,
R7,R8,R9,R10,R11,R12}の計8個
である。
The data search is always started from the node A which is the root of the quadtree, and proceeds toward the end of the tree structure. In the following example, description will be made assuming that the rectangular data sought is present in the rectangular area 13. FIG. 32 shows a case where the figure search is started leftward from the point S and the rectangular data R11 is obtained as a solution. A quad tree as a conventional data compression technique for a pyramid-type data structure.
It is known that a rectangular set is structured and stored in a storage area by using, and a graphic search is performed. However, in FIG. 32, a node F is started from a node A indicated by an arrow 14 and a node F is passed through the node D. And has ended (see the alternate long and short dash line in the lower figure of FIG. 32). The rectangular data referenced during the search is {R2, R6
R7, R8, R9, R10, R11, R12} are eight in total.

【0008】図33は点Tから下方向へ探索をし、矩形
データR11が解として得られた場合である。この時も
検索は図の14の矢印で示される節点Aから開始され、
節点Dを経由して節点Fに至り、終了している(図33
下図の一点鎖線を参照)。検索の際参照された矩形デー
タは{R2,R6,R7,R8,R9,R10,R1
1,R12}の計8個である。
FIG. 33 shows a case in which the rectangular data R11 is obtained as a solution by searching downward from the point T. Also at this time, the search starts from the node A indicated by the arrow 14 in the figure,
It reaches the node F via the node D and ends (Fig. 33).
(See the chain line below). The rectangular data referenced in the search is {R2, R6, R7, R8, R9, R10, R1.
1, R12} in total.

【0009】ここで、節点Aに格納されている矩形デー
タ{R2,R6,R7,R8,R9,R10,R11}
はいずれも矩形領域13に含まれないので検索の解とは
ならないにも関わらず、常に参照されているので検索に
無駄な時間を費やしていると言える。したがってVLS
Iレイアウト等における図形探索が、データ量が大きく
なればなるほど時間が必要となり、高速化できない欠点
があった。
Here, the rectangular data stored in the node A {R2, R6, R7, R8, R9, R10, R11}
Since none of them are included in the rectangular area 13 and thus do not serve as a search solution, they are always referred to, so it can be said that the search is wasted. Therefore VLS
The figure search in the I layout or the like requires a longer time as the data amount becomes larger, and there is a drawback that the speed cannot be increased.

【0010】さらに、図34のVLSIチップ11内に
線分31が存在し、その直行方向の一方向(図の矢印の
指す方向)に向かって最も距離の小さい矩形を求める場
合、いわゆる近接図形探索の場合を考えてみる。この場
合探索の対象となる領域(以後単に探索領域と呼ぶ)は
図の30で示される領域であるとする。(図34の近接
図形探索の解はr17となる。)ここでも従来技法とし
て4分木を用い、矩形集合{r2〜r17}を構造化し
て記憶領域に格納し、近接図形探索をすることにする。
Further, when the line segment 31 is present in the VLSI chip 11 of FIG. 34 and the rectangle having the shortest distance in one direction (direction indicated by the arrow in the figure) in the orthogonal direction is obtained, so-called proximity figure search is performed. Consider the case of. In this case, the area to be searched (hereinafter simply referred to as the search area) is assumed to be the area indicated by 30 in FIG. (The solution of the proximity figure search in FIG. 34 is r17.) Again, using a quadtree as a conventional technique, a rectangular set {r2 to r17} is structured and stored in a storage area, and a proximity figure search is performed. To do.

【0011】図35は、矩形集合{r2〜r17}を4
分木で構造化する過程と、構造化後の樹状構造を表す図
である。まずVLSIチップ11を4分割するような線
分Q1を11内に発生し、十字型線分Q1と交差する矩
形集合{r2,r3,r4,r5,r6,r7,r1
0,r11,r15}と、Q1によって分割された4領
域に含まれる矩形集合{r12}、{r16,r1
7}、{r8,r9}、{r13,r14}の計5集合
に分割する。Q1によって分割された4領域に含まれる
矩形集合{r12}、{r16,r17}、{r9}、
{r13,r14}について前記分割処理を再帰的に行
う。以上の処理により、図に示す4分木構造が作成され
る。
In FIG. 35, the rectangular set {r2 to r17} is set to 4
It is a figure showing the process of structuring with a branch tree, and the dendritic structure after structuring. First, a line segment Q1 that divides the VLSI chip 11 into four is generated in 11 and a rectangular set {r2, r3, r4, r5, r6, r7, r1 that intersects the cross-shaped line segment Q1 is generated.
0, r11, r15} and a rectangular set {r12}, {r16, r1 included in the four regions divided by Q1.
7}, {r8, r9}, and {r13, r14}. Rectangle sets {r12}, {r16, r17}, {r9}, which are included in the four regions divided by Q1,
The division process is recursively performed on {r13, r14}. Through the above processing, the quadtree structure shown in the figure is created.

【0012】次に図36を用いて従来の4分木による近
接図形探索の処理手順を説明する。まず、4分木構造の
根本の矩形集合、すなわち分割線分Q1と交差する矩形
集合{r2,r3,r4,r5,r6,r7,r10,
r11,r15}を対象として解を求め、線分31に最
も近い矩形であるr15が解として得られる。次に、十
字型分割線分Q3と交差する矩形集合{r16,r1
7}を対象としてr17を解として得る。そこでr15
とr17のうち31に最も近い方のr17を解として選
ぶ。Q1と交差する矩形集合の中から解が得られたの
で、十字型線分Q5と交差する矩形集合以降を探索する
必要はない。
Next, referring to FIG. 36, a processing procedure of a conventional figure search by a quadtree will be described. First, the root rectangle set of the quadtree structure, that is, the rectangle set {r2, r3, r4, r5, r6, r7, r10, which intersects the dividing line segment Q1.
The solution is obtained by targeting r11, r15}, and the rectangle r15 closest to the line segment 31 is obtained as the solution. Next, a set of rectangles intersecting the cross-shaped dividing line segment Q3 {r16, r1
7} is obtained and r17 is obtained as a solution. There r15
And r17, which is the closest to 31 is selected as the solution. Since the solution is obtained from the rectangle set intersecting Q1, it is not necessary to search after the rectangle set intersecting the cross line segment Q5.

【0013】ここで注意すべき点は、上記の場合はQ1
と交差する矩形集合の中から解が得られたのでQ5と交
差する矩形集合以降を探索する必要がなくなったわけだ
が、逆にQ1と交差する矩形集合の中から解が得られな
かった場合はT17と比較すべき矩形としてQ5と交差
する矩形集合以降を再帰的に探索する必要があったとい
う点である。つまり、最悪の場合はy方向に全てのノー
ドを探索することになることがある。また、4分木のよ
うに十字の形に交差した2本の線分を分割線分として、
これに交差する矩形をひとつの集合にまとめた場合、探
索領域と交差しない矩形が集合の多くを占めることにな
るので、これらに対する近接図形探索は非効率的なもの
となる。
The point to be noted here is that in the above case, Q1
Since the solution was obtained from the rectangle set that intersects with Q5, it is no longer necessary to search after the rectangle set that intersects Q5. Conversely, if no solution is obtained from the rectangle set that intersects Q1, T17 The point is that it is necessary to recursively search a rectangle set that intersects Q5 as a rectangle to be compared with. That is, in the worst case, all nodes may be searched in the y direction. In addition, two line segments that intersect in a cross shape like a quadtree are used as dividing line segments,
When the rectangles that intersect with this are grouped into one set, the rectangles that do not intersect the search area occupy most of the set, so the proximity figure search for these becomes inefficient.

【0014】以上に示したような4分木による従来の近
接図形探索では、分割線分と交差する矩形集合内の探索
が非効率的であり、また木構造中で探索を進めることに
よりx方向の探索の範囲は順に1/2になっていくが、
y方向の探索の範囲は最悪の場合探索領域30に交わる
全てのノードを探索しなければならず、この場合には矩
形の数に比例する処理時間が必要となるという欠点があ
った。このように4分木による図形探索は高速な近接図
形探索を行うには不適当であり、さらに前述したように
一部データ集合の図形探索でも、検索の解とはならない
無駄な図形を常に参照するために非常に処理時間が長く
なるという欠点があった。
In the conventional adjacent figure search using the quadtree as described above, the search in the rectangle set intersecting the dividing line segment is inefficient, and the search is advanced in the tree structure in the x direction. The search range of is gradually reduced to 1/2,
In the worst case, the range of the search in the y direction must search all the nodes that intersect the search area 30, and in this case, there is a drawback that a processing time proportional to the number of rectangles is required. In this way, the figure search by the quadtree is unsuitable for high-speed proximity figure search, and as described above, even in the figure search of a partial data set, it always refers to a useless figure that does not become a search solution. Therefore, there is a drawback that the processing time becomes very long.

【0015】[0015]

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、上記
の問題を解決するために、データベース内の特定の一部
のデータ集合に対する検索が連続した場合には予め検索
対象となるデータを選別しておくことにより、無駄な図
形参照の省略が可能で、しかも大容量のデータ検索可能
な高速データ検索装置およびその方法を提供することで
ある。
SUMMARY OF THE INVENTION In order to solve the above-mentioned problems, an object of the present invention is to select in advance the data to be searched when a specific partial data set in the database is continuously searched. By doing so, it is an object of the present invention to provide a high-speed data retrieval apparatus and method capable of omitting useless figure references and capable of retrieving a large amount of data.

【0016】本発明の他の目的は、特定のデータ検索が
連続して複数回実行される時、検索対象となったデータ
集合へのポインタを保存しておき、次回の検索対象デー
タがそのデータ集合に含まれる場合はそれらに対して検
索を実行することの可能な高速データ検索装置および方
法を提供することである。
Another object of the present invention is to store a pointer to a data set which is a search target when a specific data search is continuously executed a plurality of times so that the next search target data is the data. It is an object of the present invention to provide a high-speed data search device and method capable of executing a search for them when they are included in a set.

【0017】本発明のさらに別の目的は、従来の4分木
構造による図形探索の欠点を克服した新規な図形探索方
法を提供し、これによる高速データ検索装置を提供する
ことである。
Still another object of the present invention is to provide a novel figure searching method which overcomes the drawbacks of the figure searching by the conventional quadtree structure, and to provide a high speed data search apparatus by the method.

【0018】本発明のさらに他の目的は、VLSIやU
LSIのパターンレイアウト等の超大容量図形情報に対
しても使用メモリ容量が小さくて済み、しかも安価な高
速データ検索装置およびその方法を提供することであ
る。
Still another object of the present invention is VLSI or U.
It is an object of the present invention to provide an inexpensive high-speed data retrieval device and method, which requires a small memory capacity for ultra-large-capacity graphic information such as LSI pattern layout.

【0019】[0019]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は検索範囲決定部(B12)と、検索範囲記
憶用レジスタ(B14)と、検索処理部(B15)と、
データ格納用メモリ(B13)と、入出力インターフェ
イス(B11)とを少なくとも具備し、検索範囲決定部
により、データ集合中の特定の一部のデータ集合を選別
し検索範囲アドレスを得、この検索範囲アドレスを検索
範囲記憶用レジスタに記憶し、検索範囲記憶用レジスタ
の指す検索範囲アドレスを用いてデータ集合の検索を行
う高速データ検索装置であることを特徴としている。こ
こで、検索範囲決定部と検索範囲記憶用レジスタとは相
互に接続され、検索範囲記憶用レジスタと検索処理部は
相互に接続されている。また、検索範囲決定部、検索範
囲記憶用レジスタ、検索処理部はそれぞれデータ格納メ
モリに接続されていることを特徴としている。入出力イ
ンターフェイスは検索範囲決定部と検索処理部にそれぞ
れ接続されている。
In order to achieve the above object, the present invention comprises a search range determining section (B12), a search range storing register (B14), a search processing section (B15),
The search range determining unit includes at least a data storage memory (B13) and an input / output interface (B11), and a search range determining unit selects a specific part of the data set to obtain a search range address. A high-speed data search device is characterized in that an address is stored in a search range storage register and a search for a data set is performed using the search range address pointed to by the search range storage register. Here, the search range determination unit and the search range storage register are connected to each other, and the search range storage register and the search processing unit are connected to each other. Further, the search range determination unit, the search range storage register, and the search processing unit are each connected to a data storage memory. The input / output interface is connected to the search range determination unit and the search processing unit, respectively.

【0020】また、本発明の高速データ検索装置はさら
に、検索範囲比較処理部(B16)を具備し、検索が連
続して複数回実行される場合、前回の検索に用いた検索
範囲記憶用レジスタに記憶された検索範囲アドレスとの
比較を検索範囲比較処理部にて行うことを特徴としてい
る。
Further, the high-speed data search device of the present invention further comprises a search range comparison processing unit (B16), and when the search is executed a plurality of times in succession, the search range storage register used in the previous search. It is characterized in that the search range comparison processing unit performs comparison with the search range address stored in.

【0021】また、本発明の高速データ検索装置は、さ
らにレジスタファイル(B17)を検索範囲比較処理部
(B16)に直結し、このレジスタファイルにふたつ以
上の検索範囲アドレスを独立して保持することができる
ことを特徴としている。
Further, the high-speed data search device of the present invention further connects the register file (B17) directly to the search range comparison processing section (B16), and independently holds two or more search range addresses in this register file. It is characterized by being able to.

【0022】さらに、本発明は、検索範囲と被検索デー
タを入力する第1のステップ(S14,S17)と、こ
の検索範囲を用いて、データベース内検索範囲アドレス
を決定する第2のステップ(S15)と、この第2のス
テップで決定されたデータベースの検索範囲アドレスを
記憶する第3のステップ(S16)と、このデータベー
ス内検索範囲アドレスを対象にデータを検索する第4の
ステップ(S18)と、この第4のステップの検索結果
を出力する第5のステップ(S19)とから少なくとも
成る高速データ検索方法であることを特徴としている。
Further, according to the present invention, the first step (S14, S17) of inputting the search range and the data to be searched and the second step (S15) of determining the search range address in the database using this search range. ), A third step (S16) of storing the search range address of the database determined in the second step, and a fourth step (S18) of searching data for the search range address in the database. , And a fifth step (S19) of outputting the retrieval result of the fourth step, which is a high-speed data retrieval method.

【0023】また、本発明は、第3のステップで記憶さ
れた前回の検索時のデータベース内検索範囲アドレスが
適用可能か不可能か判定し(S21)、適用可能ならば
前回の検索時のデータベース内検索範囲アドレスを検索
対象(S22)とし、適用不可能ならば、データベース
内検索範囲アドレスを更新する(S23)高速データ検
索方法であることを特徴としている。
Further, according to the present invention, it is judged whether the search range address in the database at the time of the previous search stored in the third step is applicable or not (S21), and if applicable, the database at the time of the previous search. The high-speed data search method is characterized in that the internal search range address is set as the search target (S22), and if not applicable, the internal search range address is updated (S23).

【0024】さらに本発明は、第4のステップで検索対
象となったデータを全て含み、かつデータベースを木構
造化した時の根元から最も遠くなる節点に対応したデー
タベース内検索範囲アドレスを記憶する高速データ検索
方法であることを特徴としている。
Further, according to the present invention, a high speed for storing the search range address in the database which includes all the data to be searched in the fourth step and corresponds to the node farthest from the root when the database is tree-structured It is characterized by a data search method.

【0025】さらに、本発明の高速データ検索方法にお
けるデータベースの木構造化は、(a) 矩形集合を含む矩
形領域を縦方向あるいは横方向の分割線分を用いて、分
割線分と交差する矩形集合と分割線分の左または下に位
置する矩形集合と分割線分の右または上に位置する矩形
集合の3集合に分割して、2分木構造を構築し記憶領域
に格納するステップと、分割線分の左または下、あるい
は右または上に位置する矩形集合に対して前記分割処理
を再帰的に行う外部木構造化と、(b) 分割線分と交差す
る矩形集合に対して、右辺または上辺の座標値が最大の
矩形をひとつ取りだし残りの矩形集合を下辺または左辺
の座標値をもとに2分割して2分木構造を構築し記憶領
域に格納するステップと、左辺または下辺の座標値が最
小の矩形をひとつ取りだし残りの矩形集合を下辺または
左辺の座標値をもとに2分割して2分木構造を構築し記
憶領域に格納するステップと、右辺または上辺の座標値
が最大の矩形をひとつ取りだし残りの矩形集合を上辺ま
たは右辺の座標値をもとに2分割して2分木構造を構築
し記憶領域に格納するステップと、左辺または下辺の座
標値が最小の矩形をひとつ取りだし残りの矩形集合を上
辺または右辺の座標値をもとに2分割して2分木構造を
構築し記憶領域に格納するステップを順に繰り返し再帰
的に実行する内部木構造化と、から成ることを特徴とし
ている。
Further, the tree structure of the database in the high-speed data retrieval method of the present invention is as follows: (a) A rectangular area including a rectangular set is divided into vertical and horizontal division line segments, and a rectangle intersecting the division line segments is used. Dividing into a set and a set of rectangles located on the left or below the dividing line and a set of rectangles located on the right or above the dividing line to construct a binary tree structure and store it in a storage area; External tree structuring that recursively performs the partitioning process on the rectangle set located on the left or bottom, or on the right or top of the dividing line segment, and (b) on the right side of the rectangle set that intersects the dividing line segment. Alternatively, the step of taking out one rectangle with the maximum coordinate value of the upper side and dividing the remaining rectangle set into two based on the coordinate value of the lower side or the left side to construct a binary tree structure and storing it in the storage area, Take one rectangle with the smallest coordinate value However, a step of dividing the remaining set of rectangles into two based on the coordinate values of the lower side or the left side to build a binary tree structure and storing it in the storage area, and taking out one rectangle with the maximum coordinate value of the right side or the upper side The step of dividing the rectangle set into two based on the coordinate value of the upper side or the right side to build a binary tree structure and storing it in the storage area, and taking out one rectangle with the minimum coordinate value of the left side or the lower side and extracting the remaining rectangle set. It is characterized in that it comprises internal tree structuring in which the steps of constructing a binary tree structure by dividing it into two parts based on the coordinate values of the upper side or the right side and storing them in a storage area are sequentially and recursively executed.

【0026】[0026]

【作用】本発明は、データベースに格納されたデータの
検索において、データ中の特定の一部のデータ集合に対
する検索が連続して複数回実行する時、予め検索対象と
なる最小限のデータを検索範囲決定部でデータ格納用メ
モリを参照し選別しておき、選別したデータベース内検
索アドレスを検索範囲記憶用レジスタに記憶し、この記
憶された検索範囲アドレスを用いてデータ検索を検索処
理部で実行する。したがって、無駄な部分を含んだ、デ
ータベース全体の検索をする必要がなく短時間で効率の
良い検索を行なう。すなわち、通常のデータ検索は、木
構造のデータベースの根元から検索が開始されるが、本
発明の検索は木構造の末端の節点から検索ができるよう
に、検索範囲記憶用レジスタを具備するように構成し、
このレジスタに末端の節点を検索範囲アドレスとして記
憶し、この記憶された検索範囲アドレスを用いて探索す
る。
According to the present invention, when the data stored in the database is searched for, when a search for a specific partial data set in the data is continuously executed a plurality of times, the minimum data to be searched is searched in advance. The range determination unit refers to the data storage memory and selects it, stores the selected in-database search address in the search range storage register, and executes the data search in the search processing unit using the stored search range address. To do. Therefore, it is not necessary to search the entire database including a useless part, and an efficient search can be performed in a short time. That is, the normal data search is started from the root of the tree structure database, but the search of the present invention has a search range storage register so that the search can be performed from the end node of the tree structure. Configure and
The end node is stored in this register as a search range address, and a search is performed using this stored search range address.

【0027】さらに本発明では、データ検索開始の節点
を、検索範囲アドレスとして検索範囲記憶用レジスタあ
るいはレジスタファイルに記憶し、検索対象となった最
小限データ集合へのポインタを常に保持しておき、複数
のデータ検索が連続する場合には、保持されたポインタ
を用いて検索を行う。すなわち、検索範囲比較処理部の
判定により前回の検索範囲アドレスが、引き続き、検索
対象データとして使えるときはそれらに対して検索を直
ちに行なうことにより、極めて高速・高効率に検索を実
行する。また前回の検索範囲アドレスが使えない場合
は、データベースの木構造の根元から検索を開始し、新
たな検索範囲アドレスを記憶し検索範囲記憶用レジスタ
あるいはレジスタファイルのアドレスデータを更新し、
次回以降の検索に備える。
Further, according to the present invention, the node for starting the data search is stored in the search range storage register or the register file as the search range address, and the pointer to the minimum data set to be searched is always held. When a plurality of data searches are consecutive, the held pointer is used to perform the search. That is, when the previous search range address can be continuously used as the search target data by the judgment of the search range comparison processing unit, the search is immediately performed on them so that the search is executed at extremely high speed and high efficiency. If the previous search range address cannot be used, the search is started from the root of the tree structure of the database, the new search range address is stored, and the address data of the search range storage register or register file is updated.
Prepare for subsequent searches.

【0028】さらに本発明は検索範囲比較処理部に専用
のレジスタファイルを直結し、独立した複数の検索範囲
アドレスを保持するようにし、複雑なシークエンスを有
したVLSIチップ上の配線処理等の場合のような図形
探索を高速・高効率に行う。
Further, according to the present invention, a dedicated register file is directly connected to the search range comparison processing unit so as to hold a plurality of independent search range addresses, for wiring processing on a VLSI chip having a complicated sequence. Perform such figure search at high speed and high efficiency.

【0029】さらに本発明は、種々の木構造を用いたデ
ータ探索に適用できるが、特に外部木構造2分木と内部
木構造2分木(外部木構造、内部木構造については実施
例4で詳細に説明する)という2段階の2分木を用いた
新規なデータの構造化による探索を用いることにより、
従来、一般的に使われた4分木構造による探索よりも効
率的な図形探索を行う。すなわち4分木構造データ探索
のように十字に交差する2つの線分を分割線分に用いた
データ構造による図形探索ではなく、1本の線分を分割
線分とするデータ構造による図形探索を行うことによ
り、効率的で高速のデータ検索を行う。検索範囲と検索
データの入力および、検索結果の出力は入出力インター
フェイスを介して行う。
Further, the present invention can be applied to the data search using various tree structures, but in particular, the external tree structure binary tree and the internal tree structure binary tree (the external tree structure and the internal tree structure are described in the fourth embodiment). (Described in detail) by using a novel structured data search using a two-stage binary tree,
Conventionally, a more efficient graphic search is performed than a search using a quadtree structure that is generally used. In other words, instead of a figure search using a data structure that uses two line segments that intersect in a cross as a dividing line segment, such as a quadtree structure data search, a figure search using a data structure that uses one line segment as a dividing line segment is performed. By doing so, efficient and high-speed data retrieval is performed. The search range and search data are input, and the search results are output via the input / output interface.

【0030】[0030]

【実施例】以下に本発明によるデータベース装置をVL
SIレイアウトに適用した場合の実施例を図1〜30を
用いて説明する。この場合のデータ検索は、具体的には
VLSIチップ上での図形探索であるが簡単化のために
チップ11上に複数の矩形データ12が存在する場合に
ついて説明する。最初に矩形データを4分木の各節点に
分散して格納し、管理する場合について説明するが後述
するように、新規な2分木構造を用いた方がより高速化
でき、さらに望ましいことはもちろんである。
EXAMPLE A database apparatus according to the present invention will be described below with reference to VL.
An embodiment when applied to the SI layout will be described with reference to FIGS. The data search in this case is specifically a graphic search on the VLSI chip, but for simplification, a case where a plurality of rectangular data 12 exist on the chip 11 will be described. First, the case where the rectangular data is distributed and stored in each node of the quadtree and stored and managed will be described. However, as will be described later, it is faster and more desirable to use the new binary tree structure. Of course.

【0031】四分木の形でデータの格納を行う時、通常
のデータ検索は木構造の最も根本の節点から開始する。
ここで根本の節点に格納されているデータが検索の解と
なり得ず、木構造の末端方向の節点以降に格納されてい
ることがわかっているならば、データ検索を根本から開
始せずに、できるだけ末端の節点から開始することで、
検索対象の数が小さくなり、処理時間も短縮できる。2
分木構造の場合でも、できるだけ末端の節点から開始す
ることで、処理時間がさらに短縮できることになる。つ
まり、データ検索を開始する節点から木構造の末端方向
に格納されているデータが、データベース内における検
索範囲となる。データベース内における検索範囲アドレ
スの決定とは、データ検索を開始する節点を決定するこ
とであると言える。矩形データの具体的な格納方法は、
従来例の記述と同じである。
When storing data in the form of a quadtree, normal data retrieval starts at the most root node of the tree structure.
If it is known that the data stored at the root node cannot be the solution of the search and is stored after the end node of the tree structure, do not start the data search from the root, By starting from the end nodes as much as possible,
The number of search targets is reduced, and the processing time can be shortened. Two
Even in the case of the branch tree structure, the processing time can be further shortened by starting from the end node as much as possible. In other words, the data stored in the end direction of the tree structure from the node that starts the data search becomes the search range in the database. It can be said that the determination of the search range address in the database is to determine the node that starts the data search. The concrete storage method of rectangular data is
This is the same as the description of the conventional example.

【0032】第1実施例 図1〜図5に本発明の第1の実施例を示す。図1は、本
発明の第一の実施例に用いるデータベース装置のブロッ
ク図である。図1において、B11はデータベース外部
とのデータ入出力インタフェース、B12はデータベー
ス内検索範囲決定部、B13はデータ格納用メモリ、B
14はデータベース内検索範囲記憶用レジスタ、B15
はデータ検索処理部である。B13のメモリ(記憶装
置)の例としては、RAMや磁気ディスクなどがある。
First Embodiment FIGS. 1 to 5 show a first embodiment of the present invention. FIG. 1 is a block diagram of a database device used in the first embodiment of the present invention. In FIG. 1, B11 is a data input / output interface with the outside of the database, B12 is a search range determining unit in the database, B13 is a memory for storing data, and B is a memory.
14 is a register for storing the search range in the database, B15
Is a data search processing unit. Examples of the memory (storage device) of B13 include a RAM and a magnetic disk.

【0033】最初にデータ検索範囲がデータ入出力イン
ターフェイスB11に入力されると、それはデータベー
ス内検索範囲決定部B12に転送される。検索範囲決定
部B12はデータ検索範囲とデータ格納用記憶装置B1
3を参照し、データベース内検索範囲アドレスを決定
し、検索範囲記憶用レジスタB14に記憶させる。
When the data search range is first input to the data input / output interface B11, it is transferred to the in-database search range determination unit B12. The search range deciding unit B12 is a data search range and data storage device B1.
3, the search range address in the database is determined and stored in the search range storage register B14.

【0034】次に入出力インターフェイスB11に入力
されたデータ検索要求がデータ検索処理部B15に転送
される。検索処理部B15はデータ記憶装置B13中で
検索範囲記憶用レジスタB14の指すデータベース内検
索範囲アドレスに含まれるアドレスデータの中からデー
タ検索を行い、得られた解を入出力インターフェイスB
11に返す。入出力インターフェイスB11はそれを受
けとり、データベース外部へ検索結果を出力する。以上
の検索処理が複数回繰り返される。図2〜図6を用い
て、具体的な検索処理を説明する。
Next, the data search request input to the input / output interface B11 is transferred to the data search processing section B15. The search processing unit B15 performs a data search from the address data included in the in-database search range address pointed to by the search range storage register B14 in the data storage device B13, and obtains the obtained solution as the input / output interface B.
Return to 11. The input / output interface B11 receives it and outputs the search result to the outside of the database. The above search processing is repeated a plurality of times. A specific search process will be described with reference to FIGS.

【0035】図2が、本発明の第1の実施例の処理手順
を示すフローチャートである。図2において、被検索デ
ータの入力(ステップS17)及び検索結果の出力(ス
テップS19)は従来の手法による処理手順と同様であ
るが、それ以外の、検索範囲の入力(ステップS1
4)、データベース内における検索範囲の決定(ステッ
プS15)、データベース内における検索範囲のレジス
タへの記憶(ステップS16)、指定検索範囲内のデー
タを対象とするデータ検索(ステップS18)の処理が
従来手法と異なり、本発明による手法の特徴である。
FIG. 2 is a flow chart showing the processing procedure of the first embodiment of the present invention. In FIG. 2, the input of the searched data (step S17) and the output of the search result (step S19) are the same as the processing procedure by the conventional method, but other than that, the input of the search range (step S1).
4), the determination of the search range in the database (step S15), the storage of the search range in the database in the register (step S16), and the data search for the data in the designated search range (step S18) are conventionally performed. Unlike the method, it is a feature of the method according to the present invention.

【0036】本発明の第1の実施例では4分木中で、デ
ータ検索を開始する節点を指し示すようなレジスタを設
け、常にそのレジスタの指す節点から検索を開始し、木
構造の末端方向へ検索を進める。検索範囲つまりチップ
内の一部を占める矩形領域を指定する前は、レジスタは
4分木の根元となる節点Aを指している。以下に図1、
図3、図4を参照しながら第1の実施例を説明する。
In the first embodiment of the present invention, a register is provided in the quadtree that points to the node at which the data search is to be started, and the search is always started from the node pointed to by that register, and is directed toward the end of the tree structure. Proceed with the search. Before designating a search range, that is, a rectangular area that occupies a part of the chip, the register points to the node A that is the root of the quadtree. Below,
A first embodiment will be described with reference to FIGS.

【0037】まず、図3の矩形領域13を検索範囲に指
定する(ステップS14)。次に、節点Aに格納されて
いる矩形データを参照し、これらが矩形領域13と交差
するかどうかを確認する。図3の例では、節点Aに格納
されている矩形データ{R2,R6,R7,R8,R
9,R10}はいずれも矩形領域13と交差しない。す
なわちこれは今後のデータ検索において節点Aに格納さ
れている矩形データの参照をする必要がないことを示
す。
First, the rectangular area 13 of FIG. 3 is designated as the search range (step S14). Next, the rectangular data stored in the node A is referred to, and it is confirmed whether or not these intersect with the rectangular area 13. In the example of FIG. 3, the rectangular data {R2, R6, R7, R8, R stored in the node A is used.
9 and R10} do not intersect the rectangular area 13. That is, this indicates that it is not necessary to refer to the rectangular data stored in the node A in future data retrieval.

【0038】次に、図3の4分木構造の節点Aの子ども
の4節点のうち、矩形領域13を含む節点D以外の節点
は検索に無関係であるので節点Dに格納されている矩形
データR12を参照する。この矩形データR12は矩形
領域13と交差するので、後の検索の解となり得る。よ
って以後のデータ検索は4分木構造における節点Aを飛
ばして節点Dから開始するようにすればよいことがわか
るのでデータベース内検索範囲アドレスが決定され(ス
テップS15)、データ検索を開始する節点を示すレジ
スタは節点Dを指し示すようにしデータベース内検索範
囲アドレスを記憶する(ステップS16)。
Next, among the four nodes of the child of the node A of the quadtree structure of FIG. 3, the nodes other than the node D including the rectangular area 13 are irrelevant to the retrieval, and therefore the rectangular data stored in the node D. See R12. Since this rectangular data R12 intersects the rectangular area 13, it can be a solution for a later search. Therefore, it is understood that it is sufficient to skip the node A in the quadtree structure and start from the node D in the subsequent data search, so that the search range address in the database is determined (step S15), and the node to start the data search is selected. The indicated register points the node D and stores the search range address in the database (step S16).

【0039】以上のように、最初に木構造中の矩形デー
タのうちステップS14で指定した検索範囲の矩形領域
13を交差するものを含むような節点を求め(但しある
節点が矩形領域13を交差する矩形データを持つことが
判明したならばそれ以降の末端方向の節点を検索する必
要はない)、次にそれらの節点を全て含み木構造の根元
から最も遠い節点を求め、検索範囲記憶用レジスタB1
4に記憶することで、目的のデータ検索を開始する節点
を得ることができる。本発明の方法は4分木構造に限定
されるのではなく以上のような操作ができる木構造(k
−d トリー等)のデータ検索の全てに適用可能であ
る。
As described above, first, among the rectangular data in the tree structure, a node that includes one that intersects the rectangular area 13 of the search range specified in step S14 is obtained (however, a certain node intersects the rectangular area 13). If it is found that there is rectangular data that does not have to be searched, it is not necessary to search for the nodes in the end direction after that), then find the node farthest from the root of the tree structure including all these nodes, and register for search range storage. B1
By storing in No. 4, it is possible to obtain the node that starts the desired data search. The method of the present invention is not limited to the quadtree structure, but the tree structure (k
-D tree etc.)

【0040】図4,5は本発明の第1の実施例におい
て、ステップS16で検索範囲をレジスタに記憶した以
降の検索操作を示す。図4は、点Sから左方向へ(ステ
ップS17)検索をし、矩形データR11が解として得
られた場合である。この時検索は4分木図の14の矢印
で示される節点Dから開始されて(ステップS18)節
点Fに至り、検索結果を得て(ステップS19)終了し
ている(図4の一点鎖線を参照)。検索の際参照された
矩形データは{R11,R12}の計2個である。
4 and 5 show the retrieval operation after the retrieval range is stored in the register in step S16 in the first embodiment of the present invention. FIG. 4 shows a case where the search is performed leftward from the point S (step S17) and the rectangular data R11 is obtained as a solution. At this time, the search starts from the node D indicated by the arrow 14 in the quadtree diagram (step S18), reaches the node F, obtains the search result (step S19), and ends (see the chain line in FIG. 4). reference). There are two pieces of rectangular data referred to during the search, {R11, R12}.

【0041】図5では、点Tを入力し、点Tから下方向
へ(ステップS17)検索をし、矩形データR11が解
として得られている。この場合においても、検索は図の
14の矢印で示される節点Dから開始されて(ステップ
S18)節点Fに至り、検索結果を得て(ステップS1
9)終了している(図5の一点鎖線を参照)。検索の際
参照された矩形データは{R11,R12}の計2個で
ある。このように矩形データ{R1,R2,・・・R1
2}12個の簡単な場合においても従来例ではそれぞれ
の検索において少なくとも7ないし8個の矩形データを
参照しなければ解が得られないが、本発明における検索
方法では、データベース内検索範囲の決定後、それぞれ
の検索で参照する矩形データの数は最大でも2個に過ぎ
ない。この差は矩形領域13と交差する矩形データが少
ないほど、データベースとしての全体のデータ数が多い
ほどまた検索の回数が多いほど顕著なものとなる。
In FIG. 5, the point T is input, the search is performed downward from the point T (step S17), and the rectangular data R11 is obtained as a solution. Also in this case, the search is started from the node D indicated by the arrow in FIG. 14 (step S18) to the node F, and the search result is obtained (step S1).
9) Completed (see the dashed line in FIG. 5). There are two pieces of rectangular data referred to during the search, {R11, R12}. Thus, the rectangular data {R1, R2, ... R1
2} In the case of 12 simple cases, in the conventional example, a solution cannot be obtained without referring to at least 7 to 8 pieces of rectangular data in each search, but in the search method of the present invention, the search range in the database is determined. After that, the number of rectangular data to be referred to in each search is only two at maximum. This difference becomes more remarkable as the number of rectangular data that intersects the rectangular area 13 decreases, the total number of data as a database increases, and the number of searches increases.

【0042】第2実施例 次に図6〜図9を参照しながら本発明の第2の実施例を
説明する。図6は、本発明の第2の実施例に用いるデー
タベース装置のブロック図である。図において、B11
はデータベース外部とのデータ入出力インタフェース、
B12はデータベース内検索範囲決定部、B13はデー
タ格納用メモリ、B14はデータベース内検索範囲記憶
用レジスタ、B15はデータ検索処理部、そしてB16
は検索範囲比較処理部である。B13のメモリ(記憶装
置)の例としては、RAMや磁気ディスクなどがある。
Second Embodiment Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 6 is a block diagram of a database device used in the second embodiment of the present invention. In the figure, B11
Is a data input / output interface with the outside of the database,
B12 is a database search range determination unit, B13 is a data storage memory, B14 is a database search range storage register, B15 is a data search processing unit, and B16.
Is a search range comparison processing unit. Examples of the memory (storage device) of B13 include a RAM and a magnetic disk.

【0043】データベース装置の起動直後、データベー
ス内検索範囲記憶用レジスタB14はデータベース全体
を指している。データ入出力インタフェースB11にデ
ータ検索要求と検索範囲が指定されるとそれらは検索範
囲比較処理部B16へ転送される。B16において、B
11からの検索範囲が、データベース内検索範囲記憶用
レジスタB14の指す範囲に含まれるかどうかが確認さ
れる。含まれなかった場合は、処理はデータベース内検
索範囲決定部B12に移り、データ検索範囲とデータ格
納用記憶装置B13の内容からデータベース内検索範囲
アドレスを決定し、データ検索処理部B14に記憶させ
る。その後処理がB15に移り、検索の後得られた解が
B11を経由して外部へ出力される。含まれる場合は検
索要求はB16からデータ検索処理部B15に処理が移
り、検索の後得られた解がB11を経由して外部へ出力
される。以上の検索処理が複数回繰り返される。
Immediately after starting the database device, the in-database search range storage register B14 indicates the entire database. When the data search request and the search range are specified in the data input / output interface B11, they are transferred to the search range comparison processing unit B16. In B16, B
It is confirmed whether or not the search range from 11 is included in the range indicated by the in-database search range storage register B14. If not included, the processing moves to the in-database search range determining unit B12, determines the in-database search range address from the data search range and the contents of the data storage device B13, and stores it in the data search processing unit B14. After that, the processing moves to B15, and the solution obtained after the search is output to the outside via B11. If included, the search request is transferred from B16 to the data search processing unit B15, and the solution obtained after the search is output to the outside via B11. The above search processing is repeated a plurality of times.

【0044】図7が、本発明の第2の実施例の処理手順
を示すフローチャートである。図7において、検索結果
の出力(ステップS25)は従来の手法による処理手順
と同様であるが、それ以外の、検索範囲と被検索データ
の入力(ステップS20)及び前回の検索範囲が適用可
能かどうかの判断(ステップS21)、適用可能な場合
前回の検索範囲を検索範囲として決定(ステップS2
2)、前回の検索範囲が適用できないときのデータベー
ス内検索範囲の更新及び記憶(ステップS23)、検索
範囲内でのデータ検索(ステップS24)の処理が従来
手法と異なり、本発明による手法の特徴である。4分木
中で、データ検索を開始する節点を指し示すようなレジ
スタを設け、検索のたび、その時データ検索を開始した
節点を保存しておくことは第1の実施例と同様である。
FIG. 7 is a flow chart showing the processing procedure of the second embodiment of the present invention. In FIG. 7, the output of the search result (step S25) is the same as the processing procedure according to the conventional method, but other than that, the input of the search range and the searched data (step S20) and the previous search range can be applied. Whether it is applicable or not is determined (step S21), and if applicable, the previous search range is determined as the search range (step S2
2) The features of the method according to the present invention are different from the conventional method in the processing of updating and storing the search range in the database when the previous search range cannot be applied (step S23) and the data search in the search range (step S24). Is. As in the first embodiment, a register is provided in the quadtree that points to the node that starts the data search, and the node that started the data search at each search is saved.

【0045】まず1回目のデータ検索で指定された検索
範囲から、データベース内検索範囲を求める。つまりデ
ータ検索を開始すべき節点を求め、レジスタに記憶した
後にデータ検索をする(ステップS20,S21,S2
3,S24,S25)。2回目以降のデータ検索では、
指定された検索範囲がレジスタに保存されている検索範
囲に含まれるかどうかを最初に確かめ(ステップS2
0,S21)、含まれている場合はレジスタの指す節点
から検索を開始し(ステップS22)、そうでない場合
は新たな検索範囲と適合する節点を求めレジスタに記憶
(ステップS23)した後データ検索をし(ステップS
24)結果を出力する(ステップS25)。したがっ
て、似たようなデータ検索が連続して複数回実行される
場合に好適な方法である。
First, the in-database search range is obtained from the search range specified in the first data search. That is, the node at which the data search should be started is obtained, stored in the register, and then the data search is performed (steps S20, S21, S2).
3, S24, S25). In the second and subsequent data searches,
First, it is confirmed whether the specified search range is included in the search range stored in the register (step S2).
0, S21), if it is included, the search is started from the node pointed to by the register (step S22). If not, a node matching the new search range is obtained and stored in the register (step S23), and then data search is performed. (Step S
24) The result is output (step S25). Therefore, it is a suitable method when similar data retrievals are continuously executed a plurality of times.

【0046】図8を用いて1回目の検索を説明する。図
8において、点Sと検索範囲を矩形領域13に指定し、
点Sから左方向へ(ステップS17)検索をする。最初
の検索であるからまずデータベース内検索範囲を決定す
る(ステップS21)。データ検索は木構造における節
点Dから開始すればよいのでこれをレジスタに記憶する
(ステップS23)。検索は節点Dから開始し矩形デー
タR11を得て検索を終了する(ステップS24,S2
5)。
The first search will be described with reference to FIG. In FIG. 8, the point S and the search range are specified in the rectangular area 13,
A search is performed leftward from the point S (step S17). Since this is the first search, the search range in the database is first determined (step S21). Since the data search may be started from the node D in the tree structure, this is stored in the register (step S23). The search starts from node D, rectangular data R11 is obtained, and the search ends (steps S24 and S2).
5).

【0047】次に図9において、2回目の検索を説明す
る。この場合検索範囲を矩形領域13に指定し、点Tか
ら下方向へ(ステップS20)検索をする。今回の検索
範囲は前回と同じであるから(ステップS21)、前回
のデータベース内検索範囲が適用できる(ステップ2
2)。木構造の節点Dから検索を開始し矩形データR1
1を得て検索を終了する(ステップS24,S25)。
Next, referring to FIG. 9, the second search will be described. In this case, the search range is specified in the rectangular area 13, and the search is performed downward from the point T (step S20). Since the current search range is the same as the previous search range (step S21), the previous database search range can be applied (step 2).
2). The search is started from the node D of the tree structure and the rectangular data R1
When 1 is obtained, the search ends (steps S24 and S25).

【0048】従来例では矩形数12の集合のそれぞれの
検索において少なくとも7ないし8個の矩形データを参
照しなければ解が得られないが、本発明における検索方
法では、データベース内検索範囲の決定後、それぞれの
検索で参照する矩形データの数は最大でも2個に過ぎな
い。この差は矩形領域13と交差する矩形データが少な
いほど、またVLSIパターンレイアウト等のようにデ
ータベース全体の矩形数が多ければ多いほど、または検
索の回数が多いほど顕著なものとなる。
In the conventional example, a solution cannot be obtained without referring to at least 7 to 8 pieces of rectangular data in each search of a set of 12 rectangles, but in the search method of the present invention, after the search range in the database is determined. The maximum number of pieces of rectangular data referred to in each search is only two. This difference becomes more significant as the number of rectangles intersecting the rectangular area 13 decreases, the number of rectangles in the entire database such as VLSI pattern layout increases, or the number of searches increases.

【0049】第3実施例 図10〜15を用いて本発明の第3の実施例を説明す
る。この第3の実施例は、データベース内検索範囲を独
立して2つ以上記憶、保持することにより高速データ検
索を行うものである。図10に第3の実施例に用いるデ
ータベース装置のブロック図を示すが、図6に示した第
2の実施例のデータベース装置の検索範囲比較処理部に
専用のレジスタファイルB17が設けられた構造となっ
ている。レジスタファイルB17のレジスタの数nは独
立して保持するデータベース内検索範囲の数に応じて選
定すれば良い。以下の説明ではn=2の場合で説明する
が、n≧3でもよいし、n=1でもよいことはもちろん
である。図10において図6と同じ符号の装置は同じも
のを意味する。第3の実施例におけるフローチャートは
第2の実施例の説明で用いた図7と同じでよいが、ステ
ップS23においてレジスタファイルB17の第1又は
第2のレジスタのいずれかに記憶することになるところ
が異なる。
Third Embodiment A third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. In the third embodiment, high-speed data search is performed by independently storing and holding two or more search ranges in the database. FIG. 10 shows a block diagram of a database device used in the third embodiment. The database device of the second embodiment shown in FIG. 6 has a structure in which a dedicated register file B17 is provided in the search range comparison processing unit. Has become. The number n of registers in the register file B17 may be selected according to the number of search ranges in the database that are independently held. In the following description, the case of n = 2 will be described, but it goes without saying that n ≧ 3 or n = 1. In FIG. 10, devices having the same reference numerals as those in FIG. 6 mean the same devices. The flowchart in the third embodiment may be the same as that shown in FIG. 7 used in the description of the second embodiment, except that it will be stored in either the first or second register of the register file B17 in step S23. different.

【0050】まず最初のデータ検索で指定された検索範
囲から、データベース内検索範囲を求める。つまりデー
タ検索を開始すべき節点を求め、レジスタファイルB1
7の第1レジスタおよび検索範囲記憶用レジスタB14
に記憶した後に最初のデータ検索をする(ステップS2
0,S21,S23,S24,S25)。
First, the in-database search range is obtained from the search range specified in the first data search. That is, the node that should start the data search is found, and the register file B1
No. 7 first register and search range storage register B14
The first data search is performed after it is stored in (step S2).
0, S21, S23, S24, S25).

【0051】次のデータ検索(2回目以降のデータ検
索)で指定された検索範囲が第1,2レジスタに保存さ
れている検索範囲に含まれるかどうかを確かめ(ステッ
プS20,S21)、含まれている場合は第1あるいは
第2レジスタの指す節点から検索を開始し(ステップS
22)、そうでない場合は新たな検索範囲と適合する節
点を求め更新されていない時間が最も長い方のレジスタ
に記憶(ステップS23)した後データ検索をし(ステ
ップS24)結果を出力する(ステップS25)。
It is confirmed whether or not the search range designated by the next data search (the second and subsequent data searches) is included in the search ranges stored in the first and second registers (steps S20 and S21). If so, the search is started from the node pointed to by the first or second register (step S
22), otherwise, find a node that matches the new search range, store it in the register with the longest unupdated time (step S23), then perform data search (step S24) and output the result (step S24). S25).

【0052】図11〜15を用いて説明する。図中14
で示される矢印は、第1,第2レジスタがどの節点を指
しているかを示している。図11において、点Sを入力
し検索範囲を矩形領域13に指定し、点Sから左方向へ
(ステップS20)検索をする。最初の検索であるから
まずデータベース内検索範囲を決定する(ステップS2
1)。データ検索は4分木の節点Dから開始すればよい
のでこれを第1レジスタおよび検索範囲記憶用レジスタ
に記憶する(ステップS23)。検索は節点Dから開始
し矩形データR11を得て検索を終了する(ステップS
24,S25)。
Description will be made with reference to FIGS. 14 in the figure
The arrow indicated by indicates which node the first and second registers point to. In FIG. 11, the point S is input, the search range is specified in the rectangular area 13, and the search is performed from the point S to the left (step S20). Since it is the first search, the search range in the database is first determined (step S2).
1). Since the data search may be started from the node D of the quadtree, it is stored in the first register and the search range storage register (step S23). The search starts from node D, rectangular data R11 is obtained, and the search ends (step S
24, S25).

【0053】次に図12において、2回目のデータ検索
を説明する。この場合検索範囲となる矩形領域13を移
動せず、点Tから下方向へ(ステップS20)検索をす
る。今回の検索範囲は前回と同じであるから(ステップ
S21)、前回のデータベース内検索範囲が適用できる
(ステップS22)。節点Dから検索を開始し矩形デー
タR11を得て検索を終了する(ステップS24,S2
5)。
Next, referring to FIG. 12, the second data search will be described. In this case, the rectangular area 13 which is the search range is not moved, and the search is performed downward from the point T (step S20). Since the current search range is the same as the previous search range (step S21), the previous database search range can be applied (step S22). The search is started from the node D, the rectangular data R11 is obtained, and the search is ended (steps S24 and S2).
5).

【0054】次に図13において3回目のデータ検索を
示す。検索範囲となる矩形領域13を移動し、点Uから
上方向へ(ステップS20)検索をする。この3回目の
検索範囲は第1レジスタの示す内容と異なるので(ステ
ップS21)、節点Aから検索を開始し、新しい検索範
囲として節点Eを得、これを第1レジスタおよび検索範
囲記憶用レジスタに記憶する。これに先立ち、第1レジ
スタの記憶していた節点Dは第2レジスタに記憶してお
く。つまり、より新しい検索範囲がより番号の若いレジ
スタに格納される(ステップS23)。矩形データR4
を得て検索を終了する(ステップS24,S25)。
Next, FIG. 13 shows the third data search. The rectangular area 13 serving as the search range is moved to search upward from the point U (step S20). Since the third search range is different from the content indicated by the first register (step S21), the search is started from the node A and the node E is obtained as a new search range, which is stored in the first register and the search range storage register. Remember. Prior to this, the node D stored in the first register is stored in the second register. That is, the newer search range is stored in the register with the smaller number (step S23). Rectangle data R4
Is obtained and the search ends (steps S24, S25).

【0055】次に4回目のデータ検索となる図14にお
いては、検索範囲となる矩形領域13は3回目と同じ
で、点Vから右方向へ(ステップS20)検索をする。
この4回目の検索範囲は第1レジスタの示す内容と一致
するので(ステップS21)、第1レジスタの指す節点
Eから検索を開始し(ステップS22)、矩形データR
4を得て検索を終了する(ステップS24,S25)。
In FIG. 14, which is the fourth data search, the rectangular area 13 which is the search range is the same as the third time, and the search is performed from the point V to the right (step S20).
Since the fourth search range matches the content indicated by the first register (step S21), the search is started from the node E pointed to by the first register (step S22), and the rectangular data R
4 is obtained and the search ends (steps S24 and S25).

【0056】次に5回目の検索である図15において
は、検索範囲となる矩形領域13を再び移動し、点Wか
ら右方向へ(ステップS20)検索をする。今回の検索
範囲は第2レジスタの示す内容と一致するので(ステッ
プS21)、節点Dから検索を開始し、第1レジスタの
記憶していた節点Eを第2レジスタに記憶し、節点Dを
第1レジスタに記憶する(ステップS23)。矩形デー
タR11を得て検索を終了する(ステップS24,S2
5)。
Next, in FIG. 15, which is the fifth search, the rectangular area 13 which is the search range is moved again, and the search is performed from the point W to the right (step S20). Since the current search range matches the contents of the second register (step S21), the search is started from the node D, the node E stored in the first register is stored in the second register, and the node D is stored in the second register. The data is stored in the 1 register (step S23). The rectangular data R11 is obtained and the search ends (steps S24 and S2).
5).

【0057】以上のように、従来の手法だと必ず毎回の
検索において少なくとも7ないし8個の矩形データを参
照しなければ解が得られないが、本発明における検索方
法では、データベース内検索範囲の決定後、それぞれの
検索で参照する矩形データの数は最大でも3個に過ぎな
い。この差は矩形領域13と交差する矩形データが少な
いほど、データベース全体としての矩形総数が多いほど
また検索の回数が多いほど顕著なものとなる。
As described above, according to the conventional method, the solution cannot be obtained without always referring to at least 7 to 8 pieces of rectangular data in each search, but in the search method of the present invention, the search range in the database is limited. After the determination, the number of pieces of rectangular data referred to in each search is only three at maximum. This difference becomes more remarkable as the number of rectangular data intersecting the rectangular area 13 decreases, the total number of rectangles in the entire database increases, and the number of searches increases.

【0058】第4実施例 次に図16〜図30を用いて本発明の第4の実施例を説
明する。本発明の第1〜第3の実施例では4分木構造に
よる検索を用いて説明したが、すでに述べたように本発
明は4分木構造によるデータベース処理に限定されるも
のではなく、他の木構造探索にも適用可能である。本発
明の第4の実施例では、新規な木構造探索を用いること
により本発明の特徴をさらに発揮することができる高速
のデータベース処理について説明する。したがって本発
明の第4の実施例は、第1〜第3の実施例で説明した図
1,図6,図10のいずれのデータベース装置を用いて
も実現できる。第4の実施例に用いる木構造探索処理は
構造化の手法そのものが2分木を用いて構造化する新規
なものであるため、まずこの図形情報処理方式を図16
〜図30により説明する。以後、単純に“2分木”と記
した場合は本発明による新規な2分木構造を指すものと
する。
Fourth Embodiment Next, a fourth embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. Although the first to third embodiments of the present invention have been described by using the search by the quadtree structure, the present invention is not limited to the database processing by the quadtree structure as described above. It is also applicable to tree structure search. The fourth embodiment of the present invention describes a high-speed database processing that can further exhibit the characteristics of the present invention by using a novel tree structure search. Therefore, the fourth embodiment of the present invention can be realized using any of the database devices of FIGS. 1, 6 and 10 described in the first to third embodiments. Since the tree structure search processing used in the fourth embodiment is a novel one in which the structuring method itself is structured by using a binary tree, this graphic information processing method is first described with reference to FIG.
~ It demonstrates by FIG. Hereinafter, when simply described as “binary tree”, it means a novel binary tree structure according to the present invention.

【0059】図16(a) の半導体チップを示す矩形領域
11内に複数の矩形{r2〜r17}が存在するとす
る。実際のVLSIレイアウトははるかに複雑であるが
簡単化して説明する。これらの矩形を本発明第4の実施
例による図形情報処理方式をもって格納し、管理する場
合の構造化する過程と、構造化後の木構造を図16に示
している。本発明の第4の実施例では図形を2段階の2
分木を用いて構造化する。これらの2分木を各々外部2
分木あるいは外部木構造及び内部2分木あるいは内部木
構造と呼ぶ。外部木構造の数が1なのに対して内部木構
造は複数あり、外部木構造の各ノードに1ずつ内部木構
造が含まれる。図16では、(b) が外部木構造、(c) ,
(d) ,(e) が内部木構造を表す。(c) ,(d) ,(e) は各
々(b) 内の同じ記号をつけたノードに含まれている。但
し、図16では外部木構造のノードに含まれる矩形数が
1の場合にはそこに含まれる内部木構造図の記述を省略
した。以上のように本発明の第4の実施例による図形情
報処理方式では図形の構造化処理が外部木構造と内部木
構造とでは異なる。
It is assumed that a plurality of rectangles {r2 to r17} are present in the rectangular area 11 showing the semiconductor chip of FIG. 16 (a). The actual VLSI layout is much more complicated but will be simplified. FIG. 16 shows a structuring process when these rectangles are stored and managed by the graphic information processing method according to the fourth embodiment of the present invention, and a tree structure after structuring. In the fourth embodiment of the present invention, a figure is divided into two stages.
Structure using a branch tree. Each of these binary trees is external 2
It is called a branch tree or an external tree structure and an internal binary tree or an internal tree structure. While the number of external tree structures is 1, there are multiple internal tree structures, and one node is included in each node of the external tree structure. In FIG. 16, (b) is an external tree structure, (c),
(d) and (e) represent the internal tree structure. (c), (d), and (e) are included in the nodes with the same symbols in (b). However, in FIG. 16, when the number of rectangles included in the node of the external tree structure is 1, the description of the internal tree structure diagram included therein is omitted. As described above, in the graphic information processing system according to the fourth embodiment of the present invention, the structuring process of the graphic differs between the external tree structure and the internal tree structure.

【0060】図16において、矩形集合{r2〜r1
7}を分割線分B1〜B7で分割して外部木構造を作
り、それぞれの分割線分と交差した矩形集合を対象とし
て内部木構造を作る。図17は外部木構造を作成する処
理のフローチャートであり、図18〜20はその様子を
示す図である。また、図21は内部木構造を作成する処
理のフローチャートであり、図22,23はその様子を
示す図である。図17に示す通り、外部木構造を作成す
る処理(Beh,Bev)は、分割線分の方向(縦あるいは
横)で分けられている。
In FIG. 16, a set of rectangles {r2-r1
7} is divided by dividing line segments B1 to B7 to create an external tree structure, and an internal tree structure is created for a rectangular set intersecting each dividing line segment. FIG. 17 is a flowchart of the process of creating the external tree structure, and FIGS. 18 to 20 are diagrams showing the state. In addition, FIG. 21 is a flowchart of the process of creating the internal tree structure, and FIGS. 22 and 23 are diagrams showing the state. As shown in FIG. 17, the process (B eh , B ev ) for creating the external tree structure is divided by the direction (vertical or horizontal) of the dividing line segment.

【0061】縦の分割線分を用いる処理(Beh)は、処
理対象の図形が残っているかどうか確かめる処理(ステ
ップ101)、縦方向の分割線分を発生し、分割線分と
交差する矩形集合C、分割線分の左に位置する矩形集合
A、分割線分の右に位置する矩形集合Bに矩形集合を分
割する処理(この時矩形集合A及びBに含まれる矩形の
数の差はたかだか1であるように分割する)(ステップ
102)、矩形集合A,Bに処理Bevを適用して再帰的
に外部木構造を作る(ステップ103)、矩形集合Cに
処理Bivを適用して再帰的に内部木構造を作る(ステッ
プ104)という処理からなる。
The process (B eh ) using the vertical dividing line segment is a process of checking whether or not the figure to be processed remains (step 101), a vertical dividing line segment is generated, and a rectangle intersecting the dividing line segment is generated. A process of dividing the rectangular set into a set C, a rectangular set A located to the left of the dividing line segment, and a rectangular set B located to the right of the dividing line segment (the difference in the number of rectangles included in the rectangular set A and B at this time is The process is divided so that it is at most 1 (step 102), the process B ev is applied to the rectangular sets A and B to recursively form an external tree structure (step 103), and the process B iv is applied to the rectangular set C. By recursively creating an internal tree structure (step 104).

【0062】横の分割線分を用いる処理(Bev)は、処
理対象の図形が残っているかどうか確かめる処理(ステ
ップ105)、横方向の分割線分を発生し、分割線分と
交差する矩形集合C、分割線分の下に位置する矩形集合
A、分割線分の上に位置する矩形集合Bに矩形集合を分
割する処理(この時矩形集合A及びBに含まれる矩形の
数の差はたかだか1であるように分割する)(ステップ
106)、矩形集合A,Bに処理Behを適用して再帰的
に外部木構造を作る(ステップ107)、矩形集合Cに
処理Bihを適用して再帰的に内部木構造を作る(ステッ
プ108)という処理からなる。
The process using the horizontal dividing line segment (B ev ) is a process of checking whether or not the figure to be processed remains (step 105), generating a horizontal dividing line segment, and a rectangle intersecting with the dividing line segment. A process of dividing the rectangular set into a set C, a rectangular set A located below the dividing line segment, and a rectangular set B located above the dividing line segment (at this time, the difference in the number of rectangles included in the rectangular set A and B is The process is divided so that it is at most 1 (step 106), the process B eh is applied to the rectangle sets A and B to recursively create an external tree structure (step 107), and the process B ih is applied to the rectangle set C. By recursively creating an internal tree structure (step 108).

【0063】さらに図18〜21を用いて説明する。ま
ず11内に矩形があることを確かめ(ステップ10
1)、図18において、矩形領域11内に縦の分割線分
B1を発生し、B1と交差する矩形集合C{r2,r
3,r4,r5,r6,r7}、B1の左に位置する矩
形集合A{r8,r9,r10,r11,r12}、B
1の右に位置する矩形集合B{r13,r14,r1
5,r16,r17}に分割し(矩形集合AおよびBに
含まれる矩形の数の差は0)(ステップ102)、矩形
集合A,Bに対して処理Bevを適用し(ステップ10
3)(後述)、矩形集合Cに対して処理Bivを適用する
(ステップ104)(後述)。
Further description will be made with reference to FIGS. First, make sure that there is a rectangle in 11 (step 10
1), in FIG. 18, a vertical dividing line segment B1 is generated in the rectangular area 11, and a rectangular set C {r2, r intersecting with B1 is generated.
3, r4, r5, r6, r7}, a rectangle set A {r8, r9, r10, r11, r12}, B located to the left of B1
Rectangle set B {r13, r14, r1 located to the right of 1
5, r16, r17} (the difference in the number of rectangles included in the rectangle sets A and B is 0) (step 102), and the process B ev is applied to the rectangle sets A and B (step 10).
3) (described later), the process B iv is applied to the rectangular set C (step 104) (described later).

【0064】次に上記ステップ103で矩形集合A,B
に対して適用した処理Bevを図19を用いて説明する。
ここでは矩形集合A,BのうちAを例にとって説明す
る。矩形集合Bに対してもAと同様の処理をする。まず
矩形集合Aが1個以上の矩形を含むことを確かめ(ステ
ップ105)、図19において、矩形領域11内でAが
存在する領域に横の分割線分B2を発生し、B2と交差
する矩形集合C{r10,r11}、B2の下に位置す
る矩形集合A{r12}、B2の上に位置する矩形集合
B{r8,r9}に分割し(矩形集合AおよびBに含ま
れる矩形の数の差は1)(ステップ106)、矩形集合
A,Bに対して処理Behを適用し(ステップ107)、
矩形集合Cに対して処理Bihを適用する(ステップ10
8)(後述)。
Next, in step 103, the rectangle sets A and B are set.
The process B ev applied to is described with reference to FIG.
Here, A of the rectangular sets A and B will be described as an example. The same processing as A is performed on the rectangular set B. First, it is confirmed that the rectangle set A includes one or more rectangles (step 105), and in FIG. 19, a horizontal dividing line segment B2 is generated in a region where A exists in the rectangular region 11, and a rectangle intersecting B2 is generated. It is divided into a set C {r10, r11}, a rectangular set A {r12} located below B2, and a rectangular set B {r8, r9} located above B2 (the number of rectangles included in the rectangular sets A and B). Is 1) (step 106), the process B eh is applied to the rectangle sets A and B (step 107),
The process B ih is applied to the rectangle set C (step 10).
8) (described later).

【0065】図20は上記処理(Bev)を図18の矩形
集合Bに対して実行した様子を示している。以上のよう
な処理を再帰的に行うことで、外部木構造が作成され
る。
FIG. 20 shows how the above process (B ev ) is executed for the rectangular set B of FIG. An external tree structure is created by recursively performing the above processing.

【0066】次に内部木構造を作成する処理を説明す
る。図21は内部木構造を作成する処理のフローチャー
トであり、図22,23はその様子を示す図である。内
部木構造を作成する処理は外部木構造を作成した際の分
割線分の方向(縦あるいは横)で分けられている。ここ
では分割線分が縦方向の場合の処理(Biv1 〜Biv4
を例にとって説明する。分割線分が横方向の場合の処理
(Bih1 〜Bih4 )はBiv1 〜Biv4 のxとyを入れ換
えて考えればよい。分割線分が縦方向の場合の内部木構
造処理は図21に示す通り4種類からなる。
Next, the process of creating the internal tree structure will be described. FIG. 21 is a flowchart of a process for creating an internal tree structure, and FIGS. 22 and 23 are diagrams showing the situation. The process of creating the internal tree structure is divided by the direction (vertical or horizontal) of the dividing line segment when the external tree structure is created. Here, processing when the dividing line segment is in the vertical direction (B iv1 to B iv4 ).
Will be described as an example. The processing (B ih1 to B ih4 ) when the dividing line segment is in the horizontal direction may be considered by exchanging x and y of B iv1 to B iv4 . As shown in FIG. 21, there are four types of internal tree structure processing when the dividing line segment is in the vertical direction.

【0067】いずれの処理も、処理対象となる矩形があ
るかどうかを確かめる処理(ステップ109,113,
117,121)が最初にあり、次に矩形集合の中から
1が最小の矩形を取り出す(ステップ114,12
2)か、またはx2 が最大の矩形を取り出す(ステップ
110,118)。次に残りの矩形集合をy1 でソート
する(ステップ111,115)か、またはy2 でソー
トする(ステップ119,123)。ここで、x1 ,x
2 ,y1 ,y2 は図22(b)に示した矩形の座標値で
ある。次に、ソートした矩形集合を前半と後半の2つの
矩形集合に分割する。この時ソートのキーが同じ値を持
つ矩形が2つの集合に分かれないようにする。最後に2
つの矩形集合各々に上記処理を再帰的に実行(処理B
ivn の次は処理Biv(n+1) となる(nは1〜4の自然
数、n(=4)+1→1とする))する。以上のような処
理を実行することで内部木構造が作成される。
In any of the processes, it is confirmed whether there is a rectangle to be processed (steps 109, 113,
117, 121) first, and then the rectangle with the smallest x 1 is extracted from the set of rectangles (steps 114, 12).
2) or the rectangle with the largest x 2 is extracted (steps 110 and 118). Next, the remaining rectangle sets are sorted by y 1 (steps 111 and 115) or y 2 (steps 119 and 123). Where x 1 , x
2 , y 1 and y 2 are the coordinate values of the rectangle shown in FIG. Next, the sorted rectangle set is divided into two rectangle sets, the first half and the second half. At this time, the rectangles whose sorting keys have the same value are not divided into two sets. Finally 2
The above process is recursively executed for each of the two rectangle sets (process B
After ivn , processing B iv (n + 1) is performed (n is a natural number of 1 to 4, n (= 4) + 1 → 1). An internal tree structure is created by executing the above processing.

【0068】図22,23では図18でB1と交差した
矩形集合Cを対象として内部木構造を作成する(図17
のステップ104)様子が示されている。まず矩形集合
C中に矩形が1個以上あることを確かめ(ステップ10
9)、x2 が最大である矩形r4を取りだし、親ノード
(図22のP)とし(ステップ110)、残りの矩形集
合{r2,r3,r5,r6,r7}を下辺の座標値y
1 の値でソートした後その順番で2分割し、矩形集合D
{r6,r7}及びE{r2,r3,r5}を得る(ス
テップ111)。次に矩形集合D,Eに処理Biv2 を適
用し、Pの子ノードとする。
22 and 23, an internal tree structure is created for a rectangular set C intersecting B1 in FIG. 18 (FIG. 17).
Step 104) of FIG. First, it is confirmed that there is at least one rectangle in the rectangle set C (step 10
9), a rectangle r4 having the maximum x 2 is taken out and set as a parent node (P in FIG. 22) (step 110), and the remaining rectangle set {r2, r3, r5, r6, r7} is coordinate value y of the lower side.
After sorting by the value of 1 , it is divided into two in that order, and the rectangle set D
Obtain {r6, r7} and E {r2, r3, r5} (step 111). Next, the process B iv2 is applied to the rectangle sets D and E to make it a child node of P.

【0069】次に図23を用いて矩形集合E{r2,r
3,r5}に処理Biv2 を適用した場合の処理手順を説
明する。矩形集合DについてもEと同様の処理を実行す
る。まず矩形集合E中に矩形が1個以上あることを確か
め(ステップ113)、左辺の座標値x1 が最小である
矩形r2を取りだし、親ノード(図23のP)とし(ス
テップ114)、残りの矩形集合{r3,r5}を下辺
の座標値y1 の値でソートした後その順番で2分割し、
新たな矩形集合D{r5}及びE{r3}を得る(ステ
ップ115)。以下同様に新たな矩形集合D,Eに対し
て処理Biv3 以降を再帰的に適用し、内部木構造を作成
する。
Next, referring to FIG. 23, a set of rectangles E {r2, r
The processing procedure when the processing B iv2 is applied to 3, r5} will be described. The same processing as E is executed for the rectangular set D. First, it is confirmed that there are one or more rectangles in the rectangle set E (step 113), the rectangle r2 having the smallest coordinate value x 1 on the left side is taken out, and is set as a parent node (P in FIG. 23) (step 114). The rectangular set {r3, r5} of is sorted by the value of the coordinate value y 1 of the lower side, and then divided into two in that order,
Obtain new rectangle sets D {r5} and E {r3} (step 115). Similarly, the processing B iv3 and the subsequent steps are recursively applied to the new rectangle sets D and E to create an internal tree structure.

【0070】次に、以上の方法で構造化した矩形集合に
対して近接図形探索を行う場合の本発明の第4の実施例
の処理について説明する。図24は矩形領域11内の矩
形集合に対して近接図形探索を行う様子と、木構造の中
を探索していく様子を表す図である。図25,26は外
部木構造内で近接図形探索を行う処理のフローチャート
であり、図27〜30は内部木構造内で近接図形探索を
行う処理のフローチャートである。図25,26に示す
通り、外部木構造内で近接図形探索を行う処理(Seh
ev)は、分割線分の方向(縦あるいは横)と近接図形
探索の方向(上下左右)で分けられている。
Next, the processing of the fourth embodiment of the present invention in the case of performing a near figure search on a rectangular set structured by the above method will be described. FIG. 24 is a diagram showing how a neighboring figure is searched for a rectangular set in the rectangular area 11 and how a tree structure is searched. 25 and 26 are flowcharts of a process of performing a proximity figure search in the external tree structure, and FIGS. 27 to 30 are flowcharts of a process of performing a proximity figure search in the internal tree structure. As shown in FIGS. 25 and 26, a process (S eh ,
S ev ) is divided according to the direction of the dividing line segment (vertical or horizontal) and the direction of the near figure search (upper, lower, left and right).

【0071】分割線分が縦で、近接図形探索の方向が上
の場合の外部木構造内近接図形探索処理SehUPは図25
で示される通り、処理対象の図形が残っているかどうか
確かめる処理(ステップ165)、矩形集合Cに近接図
形探索処理SivUPを適用し解R0 を得(ステップ16
6)、探索領域と分割線分の位置関係によって3通りに
分岐し(ステップ167)、矩形領域A,Bのいずれ
か、あるいは両方に対して再帰的に近接図形探索処理S
evUPを適用し解R1 を得(ステップ168,169,1
70)、R0 ,R1 のうち近い方を解とする(ステップ
171)という処理からなる。ここでSivUPは、分割線
分が縦で、探索方向が上の場合の内部木構造内近接図形
探索処理で、SevUPは分割線分が横で探索方向が上の場
合の外部木構造内近接図形探索処理を表わす。同様にS
ihUPは、分割線分が横で、探索方向が上の場合の内部木
構造内近接図形探索処理ということになる。図26にS
evUPの、図27〜30にSivUPのフローチャートを示
す。処理SevUPは図26で示される通り、処理対象の図
形が残っているかどうか確かめる処理(ステップ17
2)、矩形集合Cに処理SihUPを適用し解R0 を得(ス
テップ173)、探索領域が分割線分の上にあった場合
はステップ178へ、そうでない場合はステップ175
へ分岐し(ステップ174)、矩形領域Aに対して再帰
的に処理SehUPを適用し解R1 を得(ステップ17
5)、R0 ,R1 のうち近い方を新たな解R0 とし(ス
テップ176)、R0 が分割線分の上にある場合はステ
ップ178へ、そうでない場合はステップ179へ分岐
して(ステップ177)R0 を解とする(ステップ17
9)、矩形領域Bに対して再帰的に処理SehUPを適用し
解R1 を得(ステップ178)、R0 ,R1 のうち近い
方を解とする(ステップ180)という処理からなる。
FIG. 25 shows the process S ehUP of the near-graphic search in the external tree structure when the dividing line segment is vertical and the direction of the near-graphic search is upward.
As shown in step S165 , a process for checking whether or not there is a figure to be processed remains (step 165), and the neighboring figure search process S ivUP is applied to the rectangular set C to obtain a solution R 0 (step 16).
6), branching into three ways depending on the positional relationship between the search area and the dividing line segment (step 167), and recursively closes the figure search process S for either or both of the rectangular areas A and B.
evUP is applied to obtain the solution R 1 (steps 168, 169, 1
70), R 0 , R 1 whichever is closer is the solution (step 171). Here, S ivUP is a proximity figure search process in the internal tree structure when the dividing line segment is vertical and the search direction is upward, and S evUP is in the external tree structure when the dividing line segment is horizontal and the search direction is upward. It represents a near figure search process. Similarly S
ihUP is a search process for adjacent figures in the internal tree structure when the dividing line segment is horizontal and the search direction is upward. 26 S
27-30 of evUP show the flowchart of SivUP . As shown in FIG. 26, the process S evUP is a process for confirming whether or not the figure to be processed remains (step 17).
2), the process S ihUP is applied to the rectangle set C to obtain the solution R 0 (step 173), and if the search area is on the dividing line segment, the process proceeds to step 178, and if not, the step 175.
(Step 174) and recursively applies the processing S ehUP to the rectangular area A to obtain the solution R 1 (step 17).
5), the closer one of R 0 and R 1 is set as a new solution R 0 (step 176). If R 0 is above the dividing line segment, the process branches to step 178, and if not, to step 179. (Step 177) Let R 0 be the solution (Step 17
9), the process S ehUP is recursively applied to the rectangular area B to obtain a solution R 1 (step 178), and the closer one of R 0 and R 1 is taken as the solution (step 180).

【0072】さらに図24を用いて説明する。分割線分
B1が縦であるので処理SehUPを最初に適用する。まず
VLSIチップ11内に矩形があることを確かめ(ステ
ップ165)、矩形集合C{r2,r3,r4,r5,
r6,r7}に内部木構造内近接図形探索処理SivUP
適用し「解なし」を得る(ステップ166)(この処理
ivUPについては後述する)。次に探索領域は分割線分
B1の右に位置するのでステップ170に分岐し(ステ
ップ167)、矩形集合B{r13,r14,r15,
r16,r17}に対して再帰的に外部木構造内近接図
形探索処理Sev UPを適用する(ステップ170)。この
処理SevUPを適用した処理は、まず与えられた矩形集合
Bが1以上の矩形を含むことを確かめ(ステップ17
2)、分割線分B3と交差する矩形集合C{r15}に
内部木構造内近接図形探索処理Sih UPを適用し解r15
を得る(ステップ173)。次に探索領域は分割線分B
3の上には位置しないのでステップ175に分岐し(ス
テップ174)、矩形集合A{r16,r17}に対し
て再帰的に外部木構造内近接図形探索処理SehUPを適用
し解r17を得る(ステップ175)。r15とr17
とを比較し、r17を新たな解R0 とする(ステップ1
76)。R0 が分割線分B3の下に位置するのでステッ
プ179に分岐し(ステップ177)、R0 =R17を
最終的な解とする。以上のような処理を再帰的に行うこ
とで、外部木構造内の近接図形探索が実現できる。
Further description will be made with reference to FIG. Since the dividing line segment B1 is vertical, the process S ehUP is applied first. First, it is confirmed that there is a rectangle in the VLSI chip 11 (step 165), and a rectangle set C {r2, r3, r4, r5 is set.
The internal tree structure proximity figure search process S ivUP is applied to r6, r7} to obtain “no solution” (step 166) (this process S ivUP will be described later). Next, since the search area is located to the right of the dividing line segment B1, the process branches to step 170 (step 167), and the rectangular set B {r13, r14, r15,
Recursive search processing S ev UP in the external tree structure is applied to r16, r17} (step 170). The process to which this process S evUP is applied first confirms that the given rectangle set B includes one or more rectangles (step 17
2), a solution r15 is obtained by applying a search process S ih UP in the internal tree structure to the rectangular set C {r15} that intersects the dividing line segment B3.
Is obtained (step 173). Next, the search area is the dividing line segment B
Since it is not located above 3, the process branches to step 175 (step 174), and recursively applies the external tree structure adjacent figure search process S ehUP to the rectangular set A {r16, r17} to obtain the solution r17 ( Step 175). r15 and r17
And r17 is set as a new solution R 0 (step 1
76). Since R 0 is located under the dividing line segment B3, the process branches to step 179 (step 177), and R 0 = R17 is set as the final solution. By performing the above processing recursively, it is possible to realize the proximity figure search in the external tree structure.

【0073】次に、内部木構造内の近接図形探索につい
て説明する。内部木構造内で近接図形探索を行う本発明
の第4の実施例の処理は外部木構造を作成した際の分割
線分の方向(縦あるいは横)と近接図形探索の方向(上
下方向)で分けられている。ここでは分割線分が縦方向
で、近接図形探索の方向が上の場合の処理(Siv1UP
iv4UP )を例にとって(図27〜30)説明する。分
割線分が縦方向で、近接図形探索の方向が上の場合の内
部木構造内近接図形探索処理は図27〜30に示す通り
4種類からなる。いずれの処理も、処理対象となる矩形
があるかどうかを確かめる処理(ステップ181,19
0,199,208)が最初にあり、次に探索領域が親
ノードの矩形の左辺の座標値x1 より左(ステップ19
1,209)あるいは右辺の座標値x2 よりに右(ステ
ップ182,200)に位置するかどうかによって2方
向に分岐する処理、探索領域と親ノードの矩形が交差す
るかどうかを確かめ(ステップ183,192,20
1,210)、交差する場合は親ノードの矩形をR0
し(ステップ184,193,202,211)、探索
領域が下辺の座標値y1 の値でソートして2分割した矩
形集合D,Eの境界の下(ステップ185,194)あ
るいは上(ステップ203,212)にあるかどうかに
よって2方向に分岐する処理、矩形集合E(ステップ1
86,195)あるいはD(ステップ204,213)
に対して上記処理を再帰的に実行し(処理SivUPn の次
の処理SivUP(n+1) となる(nは1〜4の自然数、n
(=4)+1→1とする))解R1 を得る。R0 ,R1
うち近い方を新たな解R0 とし(ステップ187,19
6,205,214)、矩形集合D(ステップ188,
197)あるいはE(ステップ206,215)に対し
て上記処理をステップ186(あるいは195,20
4,213)と同様に再帰的に実行し解R1 を得、
0,R1 のうち近い方を最終的な解とする(ステップ
189,198,207,216)という処理からな
る。
Next, the search for adjacent figures in the internal tree structure will be described. The processing of the fourth embodiment of the present invention for performing a proximity figure search in the internal tree structure is performed in the direction (vertical or horizontal) of the dividing line segment when the external tree structure is created and in the direction of the proximity figure search (vertical direction). It is divided. Here, the processing when the dividing line segment is in the vertical direction and the direction of the near figure search is upward (S iv1UP ~
S iv4UP ) will be described as an example (FIGS. 27 to 30). When the dividing line segment is in the vertical direction and the direction of the proximity graphic search is upward, there are four types of proximity graphic search processing in the internal tree structure as shown in FIGS. In both processes, a process of checking whether there is a rectangle to be processed (steps 181, 19)
0, 199, 208) first, and then the search area to the left of the coordinate value x 1 of the left side of the rectangle of the parent node (step 19
1, 209) or the coordinate value x 2 on the right side (step 182, 200) depending on whether or not it is branched in two directions, and it is confirmed whether the search area and the parent node rectangle intersect (step 183). , 192, 20
1 , 210), and if it intersects, the rectangle of the parent node is set to R 0 (steps 184, 193, 202, 211), and the search area is sorted by the value of the coordinate value y 1 of the lower side and divided into two rectangle sets D, A process of branching in two directions depending on whether it is below (steps 185, 194) or above (steps 203, 212) the boundary of E, rectangle set E (step 1
86, 195) or D (steps 204, 213)
A recursively executed (process S IvUPn the next processing S ivUP (n + 1) the processing for the (n is a natural number of 1 to 4, n
(= 4) + 1 → 1)) Obtain a solution R 1 . The closer one of R 0 and R 1 is set as a new solution R 0 (steps 187, 19).
6, 205, 214), rectangle set D (step 188,
197) or E (steps 206 and 215), the above processing is performed to step 186 (or 195 and 20).
4, 213) and recursively execute it to obtain a solution R 1 .
This is a process in which the closer one of R 0 and R 1 is the final solution (steps 189, 198, 207, 216).

【0074】さらに図24を用いて説明する。最初の分
割線分B1が縦であるので処理Seh UPが最初に適用され
(図25のステップ166)、矩形集合C{r2,r
3,r4,r5,r6,r7}に処理SivUP1 が適用さ
れる。まず与えられた矩形集合Cが1以上の矩形を含む
ことを確かめる(ステップ181)。次に探索領域が親
ノードの矩形r4の右辺の座標値x2 よりも右に位置す
るので、矩形集合C内には「解がない」ことがすぐにわ
かり(ステップ182)、処理SivUPの終了となる。こ
れが前述した「解なし」を得るステップ166の説明で
ある。
Further description will be made with reference to FIG. Since the first dividing line segment B1 is vertical, the processing S eh UP is first applied (step 166 in FIG. 25), and the rectangle set C {r2, r
The processing S ivUP1 is applied to 3, r4, r5, r6, r7}. First, it is confirmed that the given rectangle set C includes one or more rectangles (step 181). Next, since the search area is located to the right of the coordinate value x 2 on the right side of the rectangle r4 of the parent node, it is immediately known that there is no solution in the rectangle set C (step 182), and the processing S ivUP is executed . It ends. This is the explanation of the step 166 for obtaining the above-mentioned "no solution".

【0075】このように、2分木構造化による図形情報
処理方式を用いると、分割線分が十字の形に交差する2
本の線分ではないため、これと交差する矩形集合(すな
わち内部木構造)に対する近接図形探索は効率的に実行
でき、また内部木構造内に解がない場合は、ほとんどの
場合その中の最も親のノードの矩形を1個参照するだけ
でそれが判明するので、近接図形探索を高速に実行する
ことが可能となる。したがってこの2分木構造を用いた
図形探索を本発明の第1〜第3の実施例に適用すること
により、さらに高速なデータ検索装置が実現する。本発
明の第4の実施例においては、2分木構造中で、データ
検索を開始する節点を指し示すようなレジスタを設け、
常にその節点から検索を開始し、すなわちなるべく2分
木構造の根元から遠い節点から検索することにより、少
ない使用メモリで高速な図形探索ができる。たとえば図
24で、矩形領域13を検索範囲に指定すれば矩形集合
{r16,r17}に対して分割線分B6 を用いて外部
木構造内近接図形探索処理SehUPを適用すれば、ただち
に解17が得られる。なお、2分木構造データ検索は高
速であるため、木構造の根元に比較的近い節点から検索
されるような場合においても有効である。特に、検索を
連続した場合、前回の検索範囲が適用可能でない場合
は、木構造の根元の節点から検索を開始し新たな検索範
囲節点を求める必要があるが、このとき2分木構造デー
タ検索は極めて高速なため、有効である。さらに検索が
連続しない場合、すなわち検索対象のデータ集合のアド
レスを保存するレジスタを用いることができないような
場合においても、極めて効果的であり、汎用範囲の広い
データベース装置となる。
As described above, when the graphic information processing method based on the binary tree structure is used, the dividing line segments intersect in a cross shape.
Since it is not a line segment in a book, a neighborhood figure search for a set of rectangles intersecting with it (that is, an internal tree structure) can be performed efficiently, and when there is no solution in the internal tree structure, it is almost always the most Since it can be found by referring to only one rectangle of the parent node, it is possible to execute the proximity figure search at high speed. Therefore, by applying the graphic search using the binary tree structure to the first to third embodiments of the present invention, a higher speed data search apparatus is realized. In the fourth embodiment of the present invention, a register is provided in the binary tree structure to indicate the node at which data search is started,
By always starting the search from that node, that is, searching from the node far from the root of the binary tree structure as much as possible, a high-speed graphic search can be performed with a small memory usage. For example, in FIG. 24, if the rectangular area 13 is designated as the search range, if the external tree structure adjacent figure search processing S ehUP is applied to the rectangular set {r16, r17} by using the dividing line segment B 6 , the solution is immediately obtained. 17 is obtained. Since the binary tree structure data search is fast, it is also effective when searching from a node relatively close to the root of the tree structure. In particular, if the search is continued and the previous search range is not applicable, it is necessary to start the search from the root node of the tree structure to find a new search range node. At this time, the binary tree structure data search Is effective because it is extremely fast. Further, even when the searches are not continuous, that is, when the register for storing the address of the data set to be searched cannot be used, the database device is extremely effective and has a wide range of versatility.

【0076】[0076]

【発明の効果】以上、実施例を挙げて詳細に説明したよ
うに、この発明の高速データ検索装置およびその方法に
よれば、全部のデータを検索するのではなく、予め検索
対象となる最小限のデータを選別しておき、それらに対
してのみ検索を実行できるようにしているので無駄なデ
ータの参照が省略され、極めて短時間で図形情報等の探
索が可能となる。
As described above in detail with reference to the embodiments, the high-speed data search apparatus and method according to the present invention do not search all data but a minimum search target in advance. Since the data is selected and the search can be executed only for them, unnecessary reference to the data is omitted, and it is possible to search for graphic information in an extremely short time.

【0077】本発明によれば、最小限のデータのみを検
索すればよいので、データベース全体としては極めて大
容量のデータであっても、データベース装置の記憶領域
使用量は少なくてすみ、かつ高速検索が可能となる。
According to the present invention, only a minimum amount of data needs to be searched. Therefore, even if the entire database has a very large amount of data, the amount of storage area used in the database device can be small and high-speed search can be performed. Is possible.

【0078】さらに本発明によれば、データベースの木
構造の特定の節点より末端方向の検索のみをすればよ
く、また、その特定の節点を記憶しておくことができる
ので、データ検索が連続して複数回実行される場合に極
めて高効率の高速データ検索が可能となる。
Furthermore, according to the present invention, it is sufficient to perform a search only in a direction toward the end from a specific node of the tree structure of the database, and since the specific node can be stored, data search can be continued. When it is executed a plurality of times, extremely efficient high speed data retrieval becomes possible.

【0079】さらに本発明によれば4分木構造、2分木
構造等、種々の木構造を有するデータ検索に適用可能な
ので、極めて汎用性が高く、しかも比較的小容量のメモ
リ容量で大容量のデータ検索ができるので安価なデータ
ベース装置が提供できる。特に前回の検索範囲アドレス
を更新するために、木構造の根元から検索を開始し、新
たな検索開始節点を求める場合には、2分木構造を採用
すれば、アドレス更新時のタイムロスも小さくなり全体
として高速に動作する。
Further, according to the present invention, since it can be applied to data retrieval having various tree structures such as a quadtree structure and a binary tree structure, it is extremely versatile and has a relatively small memory capacity and a large capacity. Since data can be searched for, an inexpensive database device can be provided. In particular, when searching from the root of the tree structure to find the new search start node in order to update the previous search range address, the binary tree structure reduces the time loss when updating the address. It operates at high speed as a whole.

【0080】1ギガビットdRAMの時代もあと一歩と
いうところまで来た大規模化の一途をたどるVLSIデ
ータやULSIデータを扱う半導体集積回路パターンレ
イアウトでの配線処理においては、各配線ネットにおい
て検索対象となる矩形領域(図4,5,8,9等の1
3)の面積がチップ全体に対して小さくなってきてお
り、さらに矩形領域13内でのデータ検索回数も増加し
ている。本発明によれば、超大容量の矩形データ全体の
中のごく一部の検索対象を繰り返して検索するような半
導体集積回路製造工程等において特に威力を発揮し、極
めて効率的な高速検索が可能となる。
In the wiring processing in the semiconductor integrated circuit pattern layout for handling VLSI data and ULSI data, which is in the process of increasing in scale and has reached a step even in the era of 1 gigabit dRAM, it is a search target in each wiring net. Rectangular area (1 in Figure 4, 5, 8, 9 etc.)
The area of 3) is becoming smaller than the entire chip, and the number of data searches in the rectangular area 13 is also increasing. According to the present invention, it is particularly effective in a semiconductor integrated circuit manufacturing process or the like in which a very small part of the entire ultra-large-capacity rectangular data is repeatedly searched, and an extremely efficient high-speed search is possible. Become.

【0081】さらに本発明によれば、専用の検索範囲記
憶用レジスタあるいはレジスタファイルが用意されてい
るのでデータ格納用メモリの内容を変更することなく、
検索範囲アドレスを決定・記憶し、これによるデータ検
索処理を行えばよいので、装置を操作するためのプログ
ラム作成が容易となる利点がある。
Further, according to the present invention, since a dedicated search range storage register or register file is prepared, the contents of the data storage memory can be changed without changing.
Since it is sufficient to determine and store the search range address and perform the data search process by this, there is an advantage that a program for operating the device can be easily created.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の第1の実施例の高速データ検索装置の
ブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram of a high-speed data search device according to a first embodiment of the present invention.

【図2】本発明の第1の実施例のフローチャートであ
る。
FIG. 2 is a flow chart of the first embodiment of the present invention.

【図3】本発明の第1の実施例におけるデータベース内
検索範囲決定の例である。
FIG. 3 is an example of determining a search range in a database according to the first embodiment of the present invention.

【図4】本発明の第1の実施例におけるデータ検索の例
である。
FIG. 4 is an example of data search in the first embodiment of the present invention.

【図5】本発明の第1の実施例におけるデータ検索の例
である。
FIG. 5 is an example of data search in the first embodiment of the present invention.

【図6】本発明の第2の実施例の高速データ検索装置の
ブロック図である。
FIG. 6 is a block diagram of a high-speed data search device according to a second embodiment of the present invention.

【図7】本発明の第2の実施例のフローチャートであ
る。
FIG. 7 is a flow chart of a second embodiment of the present invention.

【図8】本発明の第2の実施例におけるデータベース内
検索範囲決定及びデータ検索の例である。
FIG. 8 is an example of determination of a search range in a database and data search according to the second embodiment of the present invention.

【図9】本発明の第2の実施例におけるデータベース内
検索範囲決定及びデータ検索の例である。
FIG. 9 is an example of search range determination and data search in a database according to the second embodiment of the present invention.

【図10】本発明の第3の実施例の高速データ検索装置
のブロック図である。
FIG. 10 is a block diagram of a high-speed data search device according to a third embodiment of the present invention.

【図11】本発明の第3の実施例におけるデータベース
内検索範囲決定及びデータ検索の例である。
FIG. 11 is an example of determination of a search range in a database and data search in the third embodiment of the present invention.

【図12】本発明の第3の実施例におけるデータベース
内検索範囲決定及びデータ検索の例である。
FIG. 12 is an example of search range determination and data search in a database according to the third embodiment of the present invention.

【図13】本発明の第3の実施例におけるデータベース
内検索範囲決定及びデータ検索の例である。
FIG. 13 is an example of search range determination and data search in a database according to the third embodiment of the present invention.

【図14】本発明の第3の実施例におけるデータベース
内検索範囲決定及びデータ検索の例である。
FIG. 14 is an example of search range determination and data search in a database according to the third embodiment of the present invention.

【図15】本発明の第3の実施例におけるデータベース
内検索範囲決定及びデータ検索の例である。
FIG. 15 is an example of search range determination and data search in a database according to the third embodiment of the present invention.

【図16】本発明の第4の実施例において用いる矩形集
合の2分木構造化の例である。
FIG. 16 is an example of binary tree structuring of a rectangular set used in the fourth exemplary embodiment of the present invention.

【図17】本発明の第4の実施例における外部木構造化
のフローチャートである。
FIG. 17 is a flowchart of external tree structuring in the fourth exemplary embodiment of the present invention.

【図18】本発明の第4の実施例における、外部木構造
化の説明図である。
FIG. 18 is an explanatory diagram of external tree structuring in the fourth exemplary embodiment of the present invention.

【図19】本発明の第4の実施例における、外部木構造
化の説明図である。
FIG. 19 is an explanatory diagram of external tree structuring in the fourth exemplary embodiment of the present invention.

【図20】本発明の第4の実施例における、外部木構造
化の説明図である。
FIG. 20 is an explanatory diagram of external tree structuring in the fourth exemplary embodiment of the present invention.

【図21】本発明の第4の実施例における内部木構造化
のフローチャートである。
FIG. 21 is a flowchart of internal tree structuring in the fourth exemplary embodiment of the present invention.

【図22】本発明の第4の実施例における内部木構造化
の説明図である。
FIG. 22 is an explanatory diagram of internal tree structuring in the fourth example of the present invention.

【図23】本発明の第4の実施例における内部木構造化
の説明図である。
FIG. 23 is an explanatory diagram of internal tree structuring in the fourth example of the present invention.

【図24】本発明の第4実施例を用いた近接図形探索の
例である。
FIG. 24 is an example of a proximity graphic search using the fourth embodiment of the present invention.

【図25】本発明の第4の実施例における外部木構造内
近接図形探索(SehUP)のフローチャートである。
FIG. 25 is a flowchart of a proximity figure search (S ehUP ) in an external tree structure according to the fourth embodiment of the present invention.

【図26】本発明の第4の実施例における外部木構造内
近接図形探索(SevUP)のフローチャートである。
FIG. 26 is a flowchart of a proximity figure search (S evUP ) in the external tree structure according to the fourth embodiment of the present invention.

【図27】本発明の第4の実施例における内部木構造内
近接図形探索(SivUP1 )のフローチャートである。
FIG. 27 is a flowchart of a proximity figure search (S ivUP1 ) in an internal tree structure in the fourth example of the present invention.

【図28】本発明の第4の実施例における内部木構造内
近接図形探索(SivUP2 )のフローチャートである。
FIG. 28 is a flowchart of a proximity figure search (S ivUP2 ) in an internal tree structure in the fourth example of the present invention.

【図29】本発明の第4の実施例における内部木構造内
近接図形探索(SivUP3 )のフローチャートである。
FIG. 29 is a flowchart of a proximity figure search (S ivUP3 ) in an internal tree structure in the fourth example of the present invention.

【図30】本発明の第4の実施例における内部木構造内
近接図形探索(SivUP4 )のフローチャートである。
FIG. 30 is a flowchart of a proximity figure search (S ivUP4 ) in an internal tree structure in the fourth example of the present invention.

【図31】従来のデータ検索のフローチャートである。FIG. 31 is a flowchart of a conventional data search.

【図32】従来技術によるデータ検索の例である。FIG. 32 is an example of data search according to the related art.

【図33】従来技術によるデータ検索の例である。FIG. 33 is an example of data search according to the related art.

【図34】近接図形探索の説明図である。FIG. 34 is an explanatory diagram of a proximity figure search.

【図35】4分木構造化の例である。FIG. 35 is an example of quadtree structure.

【図36】4分木構造を用いた近接図形探索の例であ
る。
FIG. 36 is an example of a proximity figure search using a quadtree structure.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

11 VLSIのチップ全体を示す矩形領域 12 VLSI配線において径路を発生できない矩形領
域のデータ 13 データ検索範囲 14 データ検索を開始する節点を指すレジスタ 30 近接図形探索の基点となる線分 31 30を基点とする近接図形探索が対象とする探索
領域 {A,B} B1〜B3によって2分割された矩形集合 B1〜B7 本発明による矩形集合の構造化における分
割線分 {C} B1〜B3と交差する矩形の集合 {D,E} D1,D2によって2分割された矩形集合 P 矩形集合Cの中でx2 が最大あるいはx1 が最小の
矩形 Q1〜Q5 4分木による矩形集合の構造化における十
字型分割線分 {R1〜R12,r2〜r17} VLSIチップ11
内に存在する矩形集合
11 rectangular area showing the entire VLSI chip 12 data in a rectangular area in which a path cannot be generated in VLSI wiring 13 data search range 14 register 30 pointing to a node for starting data search with line segment 31 30 serving as a base point of proximity graphic search as a base point A search area {A, B} targeted by the adjacent figure search is a rectangle set B1 to B7 divided into two by B1 to B3. A rectangle intersecting the dividing line segment {C} B1 to B3 in the structuring of the rectangle set according to the present invention. Set {D, E} of the rectangle set P divided into two by D1 and D2. A rectangle Q1 to Q5 in which x 2 is the largest or x 1 is the smallest in the rectangle set C. Cross shape in the structuring of the rectangle set by the quadtree. Dividing line segment {R1 to R12, r2 to r17} VLSI chip 11
Rectangle set existing in

フロントページの続き (56)参考文献 特開 平5−12355(JP,A) 特開 昭63−241633(JP,A) 特開 平4−86950(JP,A) 高橋達郎,「情報検索」,東洋経済新 報社,1970年 2月20日,p.70−76 大沢裕、外2名,空間検索を重視した 幾何情報処理環境,テレビジョン学会技 術報告,1992年 5月29日,第16巻,第 31号,p.13−18 乗松誠志,外2名,Quad Tre esに対する比較実験と考察,情報処理 学会研究報告90−AL−17,1990年 9 月29日,第90巻,第79号,p.35−44 小島直仁,配線プログラムに適した新 データ構造の評価,情報処理学会研究報 告94−DA−71,1994年 6月24日,第 94巻,第54号,p.7−14 (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G06F 17/30 G06F 17/50 Continuation of the front page (56) References JP-A-5-12355 (JP, A) JP-A-63-241633 (JP, A) JP-A-4-86950 (JP, A) Tatsuro Takahashi, "Information Retrieval", Toyo Keizai Shinposha, February 20, 1970, p. 70-76 Yu Osawa, 2 others, Geometric information processing environment with emphasis on spatial search, Technical Report of the Television Society of Japan, May 29, 1992, Vol. 16, No. 31, p. 13-18 Seiji Norimatsu, two others, comparative experiments and discussions on Quad Trees, Research Report of Information Processing Society of Japan 90-AL-17, September 29, 1990, Vol. 90, No. 79, p. 35-44 Naohito Kojima, Evaluation of New Data Structure Suitable for Wiring Program, IPSJ Research Report 94-DA-71, June 24, 1994, Vol. 94, No. 54, p. 7-14 (58) Fields surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) G06F 17/30 G06F 17/50

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 データ集合を格納するデータ格納用メモ
リと、 前記データ集合の一部の範囲となるデータ検索範囲と
索の方向を規定する被検索データを、それぞれ外部から
入力し、検索結果を、外部へ出力する入出力インターフ
ェイスと、 前記データ検索範囲を用いて、前記データ集合中の特定
の一部のデータ集合を選別し検索範囲アドレスを得る検
索範囲決定部と、 前記検索範囲アドレスを記憶する検索範囲記憶用レジス
タと、 前記検索範囲記憶用レジスタに記憶された前記検索範囲
アドレスを基準として用いて、連続して複数回の前記デ
ータ集合の検索を行う検索処理部とを備えることを特徴
とする高速データ検索装置。
1. A data storage memory for storing a data set, and a data search range and a detection range which are a part of the data set.
An input / output interface for inputting search target data defining a search direction from the outside and outputting a search result to the outside, and a specific part of the data set in the data set using the data search range A search range determining unit that obtains a search range address by selecting, a search range storage register that stores the search range address, and the search range address stored in the search range storage register as a reference. And a search processing unit for performing a plurality of searches for the data set.
【請求項2】 前記連続して複数回の検索を実行する場
合、外部から入力された新たな検索範囲が、前回の検索
に用いた前記検索範囲記憶用レジスタに記憶された前記
検索範囲アドレスに含まれるかを判断する検索範囲比較
処理部を更に備え、 前記検索範囲アドレスに含まれる場合は、前回の検索に
用いた前記検索範囲記憶用レジスタに記憶された前記検
索範囲アドレスを用いて前記データ集合の検索を行い、 前記検索範囲アドレスに含まれない場合は、前記新たな
検索範囲とデータ格納用記憶装置に格納された前記デー
タ集合から新たな検索範囲アドレスを決定し、該新たな
検索範囲アドレスにより、前記検索範囲記憶用レジスタ
に記憶された前記検索範囲アドレスを更新し、前記デー
タ集合の検索を行うことを特徴とする請求項1に記載の
高速データ検索装置。
2. When performing the search a plurality of times in succession, a new search range input from the outside corresponds to the search range address stored in the search range storage register used in the previous search. If the search range address is included in the search range address, the search range address stored in the search range storage register used in the previous search is used to store the data. When a set is searched, and the search range address is not included, a new search range address is determined from the new search range and the data set stored in the data storage memory, and the new search range address is determined. 2. The search of the data set is performed by updating the search range address stored in the search range storage register with an address, and the data set is searched. High-speed data retrieval apparatus.
【請求項3】 前記高速データ検索装置において、さら
にレジスタファイルを前記検索範囲比較処理部に直結
し、前記レジスタファイルに検索範囲アドレスを独立し
てふたつ以上保持することを特徴とする請求項2に記載
の高速データ検索装置。
3. The high-speed data search device, further comprising a register file directly connected to the search range comparison processing unit, wherein the register file independently holds two or more search range addresses. The described high-speed data retrieval device.
【請求項4】 入出力インターフェイスが、検索範囲と
検索の方向を規定する被検索データをそれぞれ、連続し
て複数回、外部から入力するステップと、 検索範囲決定部が、前記入力された検索範囲を用いて、
データベースに格納された、前記解が検索されるデータ
集合中の特定の一部のデータ集合を選別し、前記データ
検索範囲に対応した検索範囲アドレスを決定するステッ
プと、 前記決定された検索範囲アドレスを検索範囲記憶用レジ
スタに記憶するステップと、 検索処理部が、前記記憶された検索範囲アドレスを基準
として用いて、前記データ集合に対して、連続して複数
回の検索を行うステップとを含むことを特徴とする高速
データ検索方法。
4. The input / output interface has a search range and
The step of inputting the search target data defining the search direction from the outside a plurality of times consecutively, and the search range determination unit using the input search range,
Selecting a specific part of the data set stored in a database from which the solution is searched and determining a search range address corresponding to the data search range; and the determined search range address In a register for storing a search range, and the search processing unit uses the stored search range address as a reference to continuously search the data set a plurality of times. A high-speed data search method characterized by the above.
【請求項5】 前記連続して複数回の検索を行うステッ
プにおいて、外部から入力された新たな検索範囲に対し
て、前回検索時に記憶された前記検索範囲アドレスが適
用可能か不可能か判定し、適用可能ならば前記検索範囲
アドレスを検索対象とし、適用不可能ならば、前記検索
範囲アドレスを更新することを特徴とする請求項4記載
の高速データ検索方法。
5. In the step of performing a plurality of continuous searches, it is determined whether or not the search range address stored in the previous search is applicable to a new search range input from the outside. 5. The high-speed data search method according to claim 4, wherein if applicable, the search range address is set as a search target, and if not applicable, the search range address is updated.
【請求項6】 前記検索対象となったデータを全て含
み、かつ前記データベースを木構造化した時の根元から
最も遠くなる節点に対応した前記検索範囲アドレスを記
憶することを特徴とする請求項4に記載の高速データ検
索方法。
6. The search range address including all the data to be searched and corresponding to a node farthest from a root when the database is tree-structured is stored. High-speed data retrieval method described in.
【請求項7】 前記データベースの木構造化は、 (a) 矩形集合を含む矩形領域を縦方向あるいは横方向の
分割線分を用いて、分割線分と交差する矩形集合と分割
線分の左または下に位置する矩形集合と分割線分の右ま
たは上に位置する矩形集合の3集合に分割して、2分木
構造を構築し記憶領域に格納するステップと、分割線分
の左または下、あるいは右または上に位置する矩形集合
に対して前記分割処理を再帰的に行うステップとを含む
外部木構造化と、 (b) 分割線分と交差する矩形集合に対して、右辺または
上辺の座標値が最大の矩形をひとつ取りだし残りの矩形
集合を下辺または左辺の座標値をもとに2分割して2分
木構造を構築し記憶領域に格納するステップと、左辺ま
たは下辺の座標値が最小の矩形をひとつ取りだし残りの
矩形集合を下辺または左辺の座標値をもとに2分割して
2分木構造を構築し記憶領域に格納するステップと、右
辺または上辺の座標値が最大の矩形をひとつ取りだし残
りの矩形集合を上辺または右辺の座標値をもとに2分割
して2分木構造を構築し記憶領域に格納するステップ
と、左辺または下辺の座標値が最小の矩形をひとつ取り
だし残りの矩形集合を上辺または右辺の座標値をもとに
2分割して2分木構造を構築し記憶領域に格納するステ
ップを順に繰り返し再帰的に実行する内部木構造化とを
含むことを特徴とする請求項6に記載の高速データ検索
方法。
7. The tree structure of the database is as follows: (a) A rectangular area including a rectangular set is divided into vertical and horizontal dividing line segments, and a rectangular set intersecting the dividing line segment and a left dividing line segment are intersected. Alternatively, a step of dividing into three sets of a rectangle set located below and a rectangle set located to the right or above the dividing line segment to construct a binary tree structure and storing in a storage area, and a dividing line segment to the left or below , Or an external tree structuring including the step of recursively performing the division processing on a rectangle set located on the right or above, and (b) for the rectangle set intersecting the dividing line segment, The step of taking out one rectangle with the largest coordinate value and dividing the remaining rectangle set into two based on the coordinate value of the lower side or the left side to build a binary tree structure and storing it in the storage area, and the coordinate value of the left side or the lower side Takes out the smallest rectangle and sets the remaining rectangles Based on the coordinate value of the lower side or the left side, it is divided into two to build a binary tree structure and stored in the storage area, and one rectangle with the largest coordinate value of the right side or the upper side is taken out and the remaining rectangle set is the upper side or the right side. Based on the coordinate values of the two, construct a binary tree structure and store it in the storage area, and take out the rectangle with the smallest coordinate value on the left side or the lower side and set the remaining rectangle set to the coordinate value on the upper side or the right side. 7. The high-speed data retrieval according to claim 6, further comprising: an internal tree structuring in which the steps of constructing a binary tree structure by dividing into two based on the above and sequentially storing the same in a storage area are recursively executed. Method.
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大沢裕、外2名,空間検索を重視した幾何情報処理環境,テレビジョン学会技術報告,1992年 5月29日,第16巻,第31号,p.13−18
小島直仁,配線プログラムに適した新データ構造の評価,情報処理学会研究報告94−DA−71,1994年 6月24日,第94巻,第54号,p.7−14
高橋達郎,「情報検索」,東洋経済新報社,1970年 2月20日,p.70−76

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