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…

李航老师书上的的算法说明没怎么看懂,看了网上的博客,悟出一套循环(建立好KD树以后的最近邻搜索),我想应该是这样的(例子是李航<统计学习算法>第三章56页:例3.3): 步骤 结点查询标记 栈内元素(本次循环结束后) 最近点 最近距离 说明 A B C D E F G 初始化 ABD M=空 Mdis = ∞ 初始化:先将S所在的区域找到,将经过的各个结点依次加入栈中,将查询标记初始化为0 循环 AB M=D Mdis = dis(S,D) 取出栈顶元素D,D被查询,更新D的标记为1,计算S与…

2648: SJY摆棋子 Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2459  Solved: 834[Submit][Status][Discuss] Description 这天,SJY显得无聊.在家自己玩.在一个棋盘上,有N个黑色棋子.他每次要么放到棋盘上一个黑色棋子,要么放上一个白色棋子,如果是白色棋子,他会找出距离这个白色棋子最近的黑色棋子.此处的距离是 曼哈顿距离 即(|x1-x2|+|y1-y2|) .现在给出N<=500000…

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…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53156836 ball tree k-d tree也有问题[最近邻查找算法kd-tree].矩形并不是用到这里最好的方式.偏斜的数据集会造成我们想要保持树的平衡与保持区域的正方形特性的冲突.另外,矩形甚至是正方形并不是用在这里最完美的形状,由于它的角.如果图6中的圆再大一些,即黑点距离目标点点再远一些,圆就会与左上角的矩形相交,需要多检查一个区域的点,而且那个区域是当前区域双亲结点的兄弟结点的子结点…

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…

[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),…

前言 一直以来个人博客的搜索功能很蹩脚,只是自己简单用数据库的like %keyword%来实现的,所以导致经常搜不到想要找的内容,而且高亮显示.摘要截取等也不好实现,所以决定采用Lucene改写博客的搜索功能.先来看一下最终效果: 本文demo地址:https://github.com/liuxianan/lucene-demo (包括本文需要用到的jar包可以从这里面下载) 效果演示地址:http://blog.liuxianan.com/search?kw=%E7%AB%AF%E5%8F%…

传送门 什么可持久化树套树才不会写呢,K-D Tree大法吼啊 对于第\(i\)个数,设其前面最后的与它值相同的位置为\(pre_i\),其后面最前的与它值相同的位置为\(aft_i\),那么对于一个询问\((l,r)\)和一个位置\(i\),需要同时满足\(pre_i < l \leq i \leq r < aft_i\)时,第\(i\)个位置的值才能产生贡献. 将\((pre_i , i , aft_i)\)看作三维空间中的一个点,那么能够产生贡献的一些点就会在一个立方体范围内.使用K-D…