基于上述kd-tree原理不难推测到,kd-tree结构中一个节点 (Node) 需要承载的必要信息有:父节点,两个孩子节点,自身所代表的数据,所在层的划分维度,划分值。由此,我们得到了节点的最小数据结构: /*** A minimal structure of kd-tree node.*/template<typenamePointType>TreeNode{TreeNode*father_;TreeNode*left_...
将需要建成 KD-tree 的节点编号存入b数组中,并按以下顺序进行建树: 找出当前序列[l,r]中x/y坐标的中位数所对应的节点,并将其存入当前节点。 取区间中点mid,分治处理[l,mid−1]与[mid+1,r]。 注意,这里需要注意区间开闭的问题,在 KD-tree 中,子区间通常分为[l,mid−1]与[mid+1,r]。所以树上的...
下方代码前提☝ constintN=2e5+5,K=2,T=20;intn;intans;structnode{intv[K],mn[K],mx[K];intval,sum;intlson,rson;}ns[N];intak;inlineboolcmp(inta,intb){returnns[a].v[ak]<ns[b].v[ak];}structkdtree{intncnt,acnt;intarr[N];intrt[T];voidupdate(intx){ns[x].sum=ns[x]....
首先我们先通过递归查找到KD-Tree上的叶子节点,也就是找到样本所在的子空间。这个查找应该非常容易,本质上来说我们就是将当前样本不停地与分割线进行比较,看看是在分割线的左侧还是右侧。和二叉搜索树的元素查找是一样的: 代码语言:javascript 复制 defiter_down(self,node,data):# 如果是叶子节点,则返回ifnode....
上周我们实现了KD-Tree建树和查询的核心功能,然后我们留了一个问题,如果我们KD-Tree的数据集发生变化,应该怎么办呢? 最朴素的办法就是重新建树,但是显然我们每次数据发生变动都把整棵树重建显然是不科学的,因为绝大多数数据是没有变化的,并且我们重新建树的成本很高,如果变动稍微频繁一些会导致大量的开销,这明显是不...
kd-tree是一种对高维空间的数据点进行划分的特殊数据结构,主要应用就是高维空间的数据查找,如:范围搜索和K近邻(knn)搜索,范围搜索就是给定查询点和距离阈值,获取在阈值范围内的所有数据点;knn搜索就是给定查询点和搜索点的数目n,查找出到搜索点最近的n个点的数目; ...
1. KD-Tree KD-Tree, 或称 k 维树,是计算机科学中使用的一种数据结构,用来组织表示 k 维空间中的点集合。一般在会基于 FLANN 进行快速最近邻检索。最近邻检索在匹配、特征描述子计算、邻域特征提取中是非常基础的核心操作。 KD-Tree 模块利用 两个类与两个函数实现了利用 KD-Tree数据结构对点云的高效管理和...
Kd-树是K-dimension tree的缩写,是对数据点在k维空间(如二维(x,y),三维(x,y,z),k维(x1,y,z..))中划分的一种数据结构,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)。本质上说,Kd-树就是一种平衡二叉树。 首先必须搞清楚的是,k-d树是一种空间划分树,说白了,就是把整个空间划分为...
3.1 对KD-Tree的理解 3.2 生成KD-Tree 3.3 最近邻搜索 3.4 Python代码 3.5 细节点理解 3.5.1 分割维度的选择 3.5.2 为什么选取中位数作为分割点? 一、平衡二叉树AVL 1.1 定义 任意节点的子树的高度差都小于等于1。英文:Balanced Binary Tree, BBT 或者 AVL。 1.2 判断条件 (1)是二叉排序树; (2)任何一个...