在面对如此复杂的多维数据时,简单的线性扫描方法显然效率低下。为此,K-D树(K-Dimensional Tree)作为一种经典的空间索引结构,通过递归划分空间并组织数据点,提供了高效的最近邻搜索和范围查询能力,被广泛应用于实际问题中。 本文将对K-D树的原理、构建方法、搜索算法及其应用进行全面分析与补充,帮助读者更好地理解这...
KD-Tree,又称(k-dimensional tree),是一种基于二叉树的数据结构。它可以用来高效地处理多维空间搜索问题,例如 最近邻搜索(nearest neighbor search) 和 范围搜索(range search) 等。 二、k-d树的结构 KD-Tree 是每个节点都为 k kk 维点的二叉树。所有非叶子节点可以视作用一个超平面把空间分割成两个半空间。...
K-D树,即K-Dimensional Tree,是一种高维索引树型数据结构。常用于大规模高维数据空间的最邻近或者K邻 近查找,例如图像检索中高维图像特征向量的K邻近匹配,对KNN算法的优化等。 Contents 1. K-D树的基本原理 2. K-D树的改进(BBF算法) 3. K-D树的C++实现 4. K-D树的开源框架介绍 1. K-D树的基本原理...
QuadtreeNode* children[2][2];intdivide;//表示这个区域的划分长度}; //示例:找到x,y位置对应的四叉树节点QuadTreeNode*findNode(intx,inty,QuadtreeNode * root){if(!root)return; QuadtreeNode* node = root;for(inti =0; i < N && n; ++i){//通过diliver来将x,y归纳为0或1的值,从而索引到...
K-D树 前言 kd-tree(k-dimensional树的简称),是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索) 好像跟没说一样 K-D树其实是每个结点为K维数值点的二叉树 每个结点将某一维划分成两
k-d树(k-dimensional tree),是一棵二叉树,树中存储的是一些k维数据。在一个k维数据集合上构建一棵k-d树代表了对k维数据集合构成的k维空间的一个划分,即树中的每个结点就对应了一个k维的超矩形区域。 1.2 一维k-d树(1-d树——二叉搜索树)
Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一棵二叉树,树中存储的是一些K维数据。在一个K维数据集合上构建一棵Kd-Tree代表了对该K维数据集合构成的K维空间的一个划分,即树中的每个结点就对应了一个K维的超矩形区域(Hyperrectangle)。 在介绍Kd-tree的相关算法前,我们先回顾一下二叉查找树(Binary Search Tree)的相关概...
k-d树(k-dimensional tree),是一棵二叉树,树中存储的是一些kk维数据。在一个kk维数据集合上构建一棵 k-d树 代表了对该kk维数据集合构成的kk维空间的一个划分,即树中的每个结点就对应了一个kk维的超矩形区域(Hyperrectangle)。 如果觉得上面的概念难以理解,我们先从低维入手。
算法:k-d树最邻近查找输入:Kd,//k-d tree类型 target //查询数据点输出:nearest,//最邻近数据点 dist //最邻近数据点和查询点间的距离1. If Kd为NULL,则设dist为infinite并返回2. //进行二叉查找,生成搜索路径 Kd_point = &Kd;//Kd-point中保存k-d tree根节点地址 ...
min/max k-d tree, a k-d tree that associates a minimum and maximum value with each of its nodes Ntropy, computer library for the rapid development of algorithms that uses a kd-tree for running on a parallel computer Octree, a higher-dimensional generalization of a quadtree Quadtree, a sp...