kd-trees二进制分割数据空间,r-trees将数据分割成矩形.二进制分裂显然是不相交的; 而r树的矩形可能重叠(实际上有时是好的,尽管有人试图最小化重叠) kd-tree在内存中更容易实现,这实际上是它们的关键优势 R树可以存储矩形和多边形,kd树只存储点矢量(多边形需要重叠) R-tree具有各种优化策略,不同的分割,批量加载...
kd = k-dimention r = rectangle 最近在研究地理数据的时候涉及到两种树。查询了一些资料,内部具体实现都不简单。 站在使用者的角度思考两者的一些使用区别。 从图中看出的最大差别: rtree含有交叠的区域,也就…
百度试题 题目以下哪种方法可以应用于PRM和RRT中快速寻找最近邻点? K近邻K-MeansA*KD Tree 相关知识点: 试题来源: 解析 KD Tree 反馈 收藏