浅谈KD-Tree
前言
\(KD-Tree\)是一个十分神奇的东西,其实本质上类似于一个\(K\)维的二叉搜索树。
核心思想
\(KD-Tree\)的核心思想与\(BST\)是差不多的(插入等操作也都基本上一样)。
唯一的区别就在于,它每次比较的是某一维度上的值。
但是,与\(BST\)一样,\(KD-Tree\)也有可能会在某些情况下退化成一条链。
怎么办呢?
呃,\(BST\)有平衡树,我们的\(KD-Tree\)有... ...
平衡KD-Tree(不存在的)
其实,我们可以采用替罪羊树的思想,对不平衡的子树直接重构。
这样就能使复杂度较为稳定了。
\(KD-Tree\)有什么用?
呃,话说\(KD-Tree\)有什么用?
其实\(KD-Tree\)的主要应用如下:
求多维偏序:如【洛谷3810】【模板】三维偏序(陌上花开)(
但是我不会)存储和处理一些多维度数据:
例题被吃掉了,记得我不会\(Hash\)的时候,有一次模拟赛要求重复的三元组个数,果断写\(KD-Tree\ A\)了... ...乱搞:如【BZOJ2648】SJY摆棋子... ...(
我也不知道还有什么了)
所以,其实\(KD-Tree\)还是有很多用途的。
后记
\(KD-Tree\)的某些用法还是非常玄学的,强烈推荐去做一做文中提到的【BZOJ2648】SJY摆棋子一题,毕竟我是看到它是模板题才去做的。
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