JPH07319894A

JPH07319894A - 高速データ検索装置および高速データ検索方法

Info

Publication number: JPH07319894A
Application number: JP6110978A
Authority: JP
Inventors: Naohito Kojima; 直仁小島
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1994-05-25
Filing date: 1994-05-25
Publication date: 1995-12-08
Anticipated expiration: 2019-03-02
Also published as: JP3502440B2

Abstract

(57)【要約】【目的】データベース中の、特定の一部データ集合を
対象とした高速図形探索を行う。【構成】探索範囲決定部Ｂ１２、探索範囲記憶用レジ
スタＢ１４、探索処理部Ｂ１５、データ格納用メモリＢ
１３、および入出力インターフェイスＢ１１とから少な
くとも構成され、検索範囲と被検索データを入出力イン
ターフェイスに入力し、検索範囲決定部で検索範囲アド
レスを決定し、このアドレスをレジスタに記憶し、検索
処理部でこのアドレスを用いて検索し、入出力インター
フェイスから検索結果を出力することにより、データベ
ースの木構造の根元よりも末端方向の特定の節部から検
索開始し、必要最小限の検索のみを行い、高速化を実現
する。新規な２分木構造化処理を用い、さらに高速・高
効率化を実現する。

Description

【発明の詳細な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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）。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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）。

【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）。

【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。

【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。

【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）。

【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）。

【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）。

【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）。

【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）。

【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）。

【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）。

【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。

【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。

【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。

【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（Ｂ_eh，Ｂ_ev）は、分割線分の方向（縦あるいは
横）で分けられている。

【００６１】縦の分割線分を用いる処理（Ｂ_eh）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Ｂ_ev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Ｂ_iv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。

【００６２】横の分割線分を用いる処理（Ｂ_ev）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Ｂ_eh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Ｂ_ih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。

【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Ｂ_evを適用し（ステップ１０
３）（後述）、矩形集合Ｃに対して処理Ｂ_ivを適用する
（ステップ１０４）（後述）。

【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Ｂ_ev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Ｂ_ehを適用し（ステップ１０７）、
矩形集合Ｃに対して処理Ｂ_ihを適用する（ステップ１０
８）（後述）。

【００６５】図２０は上記処理（Ｂ_ev）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。

【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（Ｂ_iv1〜Ｂ_iv4）
を例にとって説明する。分割線分が横方向の場合の処理
（Ｂ_ih1〜Ｂ_ih4）はＢ_iv1〜Ｂ_iv4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。

【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
ｘ₁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Ｂ_iv(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。

【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Ｂ_iv2を適
用し、Ｐの子ノードとする。

【００６９】次に図２３を用いて矩形集合Ｅ｛ｒ２，ｒ
３，ｒ５｝に処理Ｂ_iv2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Ｂ_iv3以降を再帰的に適用し、内部木構造を作成
する。

【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（Ｓ_eh，
Ｓ_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。

【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Ｓ_ehUP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Ｓ_ivUP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Ｓ_ivUP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、Ｓ_evUP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Ｓ_ivUPのフローチャートを示
す。処理Ｓ_evUP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Ｓ_ihUP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Ｓ_ehUP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Ｓ_ehUP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。

【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Ｓ_ehUP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Ｓ_ivUPを
適用し「解なし」を得る（ステップ１６６）（この処理
Ｓ_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Ｓ_ev _UPを適用する（ステップ１７０）。この
処理Ｓ_evUP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Ｓ_ih _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Ｓ_ehUP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。

【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（Ｓ_iv1UP〜
Ｓ_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と
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Ｓ_ivUPnの次
の処理Ｓ_ivUP(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の
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、
Ｒ₀，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。

【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Ｓ_eh _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Ｓ_ivUP1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Ｓ_ivUP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。

【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Ｓ_ehUP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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【図面の簡単な説明】

【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。

【図２】本発明の第１の実施例のフローチャートであ
る。

【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。

【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。

【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。

【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。

【図７】本発明の第２の実施例のフローチャートであ
る。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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（Ｓ_ehUP）のフローチャートである。

【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（Ｓ_evUP）のフローチャートである。

【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（Ｓ_ivUP1）のフローチャートである。

【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（Ｓ_ivUP2）のフローチャートである。

【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（Ｓ_ivUP3）のフローチャートである。

【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（Ｓ_ivUP4）のフローチャートである。

【図３１】従来のデータ検索のフローチャートである。

【図３２】従来技術によるデータ検索の例である。

【図３３】従来技術によるデータ検索の例である。

【図３４】近接図形探索の説明図である。

【図３５】４分木構造化の例である。

【図３６】４分木構造を用いた近接図形探索の例であ
る。

【符号の説明】

１１ＶＬＳＩのチップ全体を示す矩形領域１２ＶＬＳＩ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３１３０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〜Ｑ５４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

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｈ０１Ｌ 21/82 Ｃ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】検索範囲決定部と、検索範囲記憶用レジ
スタと、検索処理部と、データ格納用メモリと、入出力
インターフェイスとを少なくとも具備し、前記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、該検索範
囲アドレスを前記検索範囲記憶用レジスタに記憶し、前
記検索範囲記憶用レジスタの指す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うことを特徴とする
高速データ検索装置。
【請求項２】前記高速データ検索装置においてさら
に、検索範囲比較処理部を具備し、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
範囲アドレスとの比較を前記検索範囲比較処理部にて行
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。
【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、該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。
【請求項４】検索範囲と被検索データを入力する第１
のステップと、該検索範囲を用いて、データベース内検
索範囲アドレスを決定する第２のステップと、該第２の
ステップで決定されたデータベース内検索範囲アドレス
を記憶する第３のステップと、該第３のステップで記憶
された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のステップと、該第４のステップの検索
結果を出力する第５のステップとから少なくとも成るこ
とを特徴とする高速データ検索方法。
【請求項５】データ検索が連続する場合において、前
回検索時の前記第３のステップで記憶されたデータベー
ス内検索範囲アドレスが適用可能か不可能か判定し、適
用可能ならば該データベース内検索範囲アドレスを検索
対象とし、適用不可能ならば、前記データベース内検索
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。
【請求項６】前記第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。
【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
ことを特徴とする請求項６に記載の高速データ検索方
法。