引言 我们可能会有这样的一种需求,像是打车软件中呼叫附近的车来接送自己,或者是在qq中查看附近的人.我们都需要知道距离自己一定范围内的其它目标的集合.如果将上面举例的功能抽象出来,就是要实现以某个点为中心,以一定的距离为半径,在空间中查找其它点所构成的集合.诚然,当空间中点的数目较少时,我们可以采用遍历所有点的方式来计算出当前点与其它点之间的距离的方式来得到对应的结果集,但是空间中的点数目较多(假如达到千万级别),且存在多个点要计算出距离当前点一定范围内的点所构成的集合时,这个计算的时间复杂度便…

久仰K-D tree大名已久,终于在合适的时候遇见了合适的水题入了坑入了门 K-D tree是什么 K-D tree是什么? 按名字上翻译来就是K维的树,就是一个用来维护K维空间的点的平衡二叉树 K-D tree有什么用 K-D tree可以进行空间上的操作,最经典的就是查询最近/最远 点对 还有很多我不知道 K-D tree的原理与实现 K-D tree,又有一个名字叫做划分树,与其原理相联系 类似于普通的平衡树,对于普通的平衡树的节点u,其左右子树分别是权值小于u的和权值大于u的,该节点就相…

以下是一些奇怪的链接有兴趣的可以看看: https://blog.sengxian.com/algorithms/k-dimensional-tree http://zgjkt.blog.uoj.ac/blog/1693 https://en.wikipedia.org/wiki/K-d_tree http://homes.ieu.edu.tr/hakcan/projects/kdtree/kdTree.html k-d tree就是一个把一个平面(或超平面)划分的东西… 例如一维情况就是在划分…

这篇随笔是对Wikipedia上k-d tree词条的摘录, 我认为解释得相当生动详细, 是一篇不可多得的好文. Overview A \(k\)-d tree (short for \(k\)-dimensional tree) is a binary space-partitioning tree for organizing points in a \(k\)-dimensional space. \(k\)-d trees are a useful data structure for…

k-d树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构.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). 应用背景 SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树.而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题.针对如何快速而准确地找到查询点的近邻,现在提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法,k-d树就是其中一种. 索引结构中相似性查询有两种基本的方式:一种是范围查询(range searches),另一种是K近邻查询(K…

Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 1235  Solved: 418[Submit][Status][Discuss] Description The course of Software Design and Development Practice is objectionable. ZLC is facing a serious problem .There are many points in K-dimensional sp…

初步认识\(K-D\) \(Tree\) \(K-D\) \(Tree\)是一种基于空间分割的二叉树形数据结构,一般用于高维信息检索.因为\(OI\)中很多问题都能转化为高维信息检索,所以\(K-D\) \(Tree\)的用途十分广泛. \(K-D\) \(Tree\)树高严格为\(logn\)每一个结点都代表着一个高维信息点.每一棵子树表示的范围是该子树内所有点的\(k\)维正交包围盒,左右子树代表的范围不相交. 建树 \(K-D\) \(Tree\)一般采用中位数循环切割的方式建树.假设当前…

博客转载自:https://leileiluoluo.com/posts/kdtree-algorithm-and-implementation.html k-d tree即k-dimensional tree,常用来作空间划分及近邻搜索,是二叉空间划分树的一个特例.通常,对于维度为k,数据点数为N的数据集,k-d tree适用于N≫2k的情形. 1)k-d tree算法原理k-d tree是每个节点均为k维数值点的二叉树,其上的每个节点代表一个超平面,该超平面垂直于当前划分维度的坐标轴,并在该…

[本文转自]http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2429382.html k-d树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构.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). 应用背景 SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树.而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题.针对如何快速而准确地找到查询点的近邻,现在提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法,k-d树…

k-d tree算法 k-d树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构.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). 应用背景 SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树.而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题.针对如何快速而准确地找到查询点的近邻,现在提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法,k-d树就是其中一种. 索引结构中相似性查询有两种基本的方式:一种是范围查询(range searches),…