如何利用非满四叉树优化存储空间？
为优化存储空间，可采用非满四叉树替代传统满四叉树。通过设定叶子节点容量上限，动态分裂超限节点，避免空区域浪费。数据稀疏时减少叶节点数量，提升空间利用率，同时保持高效检索能力，适用于大规模稀疏空间数据管理。（238字）
如何利用四叉树动态调整查询范围？
四叉树通过层次化划分空间，根节点代表全区域，子节点编码组合形成区域码。检索时沿路径查找，不足K个结果则回溯父节点扩大范围，实现动态调整查询范围，提升效率。
直接进行多次查询会有什么问题？
直接多次查询会增加次数与开销。以GeoHash查找最近加油站为例，逐步扩大范围虽可行，但“逐圈扩展”效率低，查询次数多；“缩短编码”虽快，却需重复二分查找，浪费资源。优化需平衡查询次数与存储成本。
如何快速查询同个区域的人？
通过区域编码将二维坐标转为一维，利用二分查找、跳表或哈希表快速检索同区域用户。虽存在边缘误差，但适用于“附近的人”等非精准场景；对精度要求高的场景（如游戏攻击范围），需结合邻接区域查询以提升准确性。
什么是 Geohash 编码？
Geohash编码将经纬度转换为字符串，通过不断二分地球坐标区间，交叉合并经纬编码，再转为Base32简化表示。它用短字符串标识位置，支持高效空间索引与查询，广泛应用于Redis、MySQL等系统。
如何基于关键词进行拆分？
基于关键词拆分可减少搜索请求复制，提升效率。将词典分片存储于不同服务器，查询时按关键词定位分片，避免全量请求。但存在管理复杂、高频词性能差、负载不均等问题，多用于高性能场景，通用系统仍倾向文档级拆分以保障可维护性与扩展性。
应用架构图
技术架构是将业务需求转化为技术实现的关键过程，基于应用架构明确技术分层、框架、语言及关键技术选型。涵盖单体与分布式架构，界定系统内外调用关系与边界，形成完整技术体系图谱。
