K-D tree的讲解

最新推荐文章于 2024-12-21 22:16:07 发布
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#K-D树 #算法

关于K-D树的算法介绍

见上传的一个PPT，具体的连接地址为

http://download.youkuaiyun.com/detail/gh_home/9313213

我是看这个PPT了解原理和应用的

学习笔记 -- k-d tree 和 ikd-Tree 原理及对比
～勿据散客～的博客
06-22 1460
FAST-LIO2论文提出了ikd_Tree的概念，是在k-d Tree的基础上改进的。 本篇分别对二者的记录并对比二者原理。声明：图片来自网络，带logo非我本意，自优快云某次升级后，便不会去logo了……若有知道现在如何去掉的朋友感谢您在评论区告诉我！！！k-d(k-dimensional) tree的目标：解决 为k维空间的数据集建立索引的问题。 先看k-d tree在k=1时的情况，即二叉查找树： 二叉树在时间复杂度上是O(logN），远优于遍历。 二叉树在空间上可以理解为：树的每个节点把对应父
PCL：k-d tree 1 讲解
m0_37957160的博客
03-16 951
1.简介 kd-tree简称k维树，是一种空间划分的数据结构。常被用于高维空间中的搜索，比如范围搜索和最近邻搜索。kd-tree是二进制空间划分树的一种特殊情况。（在激光雷达SLAM中，一般使用的是三维点云。所以，kd-tree的维度是3） 由于三维点云的数目一般都比较大，所以，使用kd-tree来进行检索，可以减少很多的时间消耗，可以确保点云的关联点寻找和配准处于实时的状态。 2.原理 ...
k-d tree
l494926429的博客
10-09 680
首先来一个问题：     给定平面上一个点集 E ，还有一个定点 V ，怎么在一群点中找出一个点 U，使得 V 与 U 的距离最近（欧几里得距离）？ 当然，我们能够想到一种做法：枚举 E 中所有的点，找出它们中距离V 最近的点 U。 但是，假设现在有两个点集 E1 与 E2 ，对于 E2 中每一个点 Vi ，找出一个在E1 中的一个点 Ui，使得 Vi 到 Ui 的距离最短，这怎
k-d-b树 对 k-d树的改进 原理 图文解析
stevewong的专栏
06-11 1150
背景 上文讲到k-d树 下面来看k-d-b树 参考这篇文章： 介绍 类比二叉搜索树，树会太高，对磁盘io不友好 k-d树就更高了，树是真的高，那么我们能不能引入b+树的思想来解决这个问题呢？ k-d-b树就是这么搞的。 首先我们想一下b+树怎么解决这个问题的。 b+树，不再是二叉树，而是多叉树。 引入了内部节点，内部节点不存储实际数据，只是一些索引节点。每个内部节点由最小值和最大值定义。与k-d树不一样，k-d树每一层级切分的维度是反复横跳的（第一层x轴，第二层y轴，第三层x轴…） 继续上图，参考维基百科
点云库PCL学习笔记 -- k-d tree 与八叉树 -- 4.基于八叉树的无序点云数据集的空间变化检测
杰尼君的博客
02-22 465
点云库PCL学习笔记 -- k-d tree 与八叉树 -- 4.基于八叉树的无序点云数据集的空间变化检测 基于八叉树的无序点云数据集的空间变化检测代码octree_change_detection.cpp #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/octree/octree_pointcloud_changedetector.h> #include <iostream> #include <vector> #i
k-d tree代码解析
weixin_30448685的博客
04-05 217
　　上一篇较详细地介绍了k-d树算法。本文来讲解具体的实现代码。 　　首先是一些数据结构的定义。我们先来定义单个数据，代码如下： //单个数据向量结构定义struct _Examplar{public: _Examplar():dom_dims(0){} //数据维度初始化为0　　//带有完整的两个参数的constructor，这里const是为了保护原数据不被修改 ...
PCL ：K-d tree 2 结构理解
m0_37957160的博客
03-16 374
K-d tree 基础思路：（先看之前的KNN思想，更容易理解） 导语：kd 树是一种二叉树数据结构，可以用来进行高效的 kNN 计算。kd 树算法偏于复杂，本篇将先介绍以二叉树的形式来记录和索引空间的思路，以便读者更轻松地理解 kd 树。 kd 树（k-dimensional tree）是一个包含空间信息的二项树数据结构，它是用来计算 kNN 的一个非常常用的工具。如果特征的维度是 DDD，...
KD - Tree 学习笔记
Recalling_Clouds的博客
01-12 350
（这本是 P4169 的一篇无法提交的题解） 而 KD - Tree 本身在竞赛中的应用就比较少，又几乎不作为正解出现，所以这里只拿一道例题来举例讲解 题意： 给定一个二维点集 S ，每次有两种操作： 操作 1 ： 往点集 S 中加入一个点 操作 2 ： 给定一个点 (x,y)(x, y)(x,y) ，询问该点到点集 S 中每个点曼哈顿距离的最小值 两点 (x1,y1),(x2,y2)(x_1, y_1), (x_2, y_2)(x1​,y1​),(x2​,y2​) 之间的曼哈顿距离定义为： ∣x1−x2
PCL点云库入门（第7讲）——PCL库中点云数据拓扑关系之K-D树（KDtree）
qq_36812406的博客
12-21 1364
在三维空间数据处理的领域中，点云的邻域概念显得尤为关键，它不仅链接了点云数据之间的拓扑结构，而且在构建点云间的拓扑关系时起到了桥梁的作用。这种关系的建立，使得我们能够以一种高效、迅速的方式管理庞大的三维点云数据集。想象一下，成千上万的点，每一个都携带着位置、颜色、反射率等信息，它们通过邻域的连接，形成了一个复杂而有序的网络。这不仅为点云数据的精简提供了可能，使得我们可以去除冗余的点而不损失关键信息，还为点云分割提供了依据，使得我们可以根据不同的特征将点云分成有意义的子集。
k-d tree算法
weixin_30765319的博客
04-02 539
　　　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...
k-d树 原理 图文解析
stevewong的专栏
06-11 1613
背景 看到了Lucene -》 Bkd树 -》 k-d树 what the f*ck are all of these? 本文就先从k-d树介绍吧 参考 维基百科 首先这是干嘛的？ 用于多维度搜索的。例如在二维平面搜一个点，在三维空间搜一个点，在多维空间搜一个点。。。。 上个图最好理解了 假设我们要搜索的平面就是上面这个图的正方形平面。 那么我们建立的k-d树就是下面这个图这样。 树的每一层级划分一个平面，循环地划分。在上面这个例子里，第一级是按照X维度划分平面，第二级按照Y维度划分平面，第三级又按照X维
b-k-d树 原理 图文解析
stevewong的专栏
06-11 3325
背景 前文介绍了 k-d树 和 k-d-b树 今天再来这个b-k-d树已经几乎没啥可以参考的资料了 只能硬啃两篇文章了 一个是：medium 一个是发明者的论文 挺好的，人还是要耐着性子读一些难啃的东西 开始介绍 关键点 这个b-k-d树是基于k-d-b树再做的改进，整体的结构是个森林。。（多个k-d-b树） 前文介绍，k-d-b树在做静态查询的时候效果特别好，但是动态插入就不好了。 为了解决这种问题，作者研究了这种炸天的算法，用一个森林来做。。 仔仔细细地看插入算法： 在内存中有一个完全二叉树作为bu
数据结构 —— B树
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文章目录1、B树的定义1.1、B树的补充说明:1.2 、`B树` == `B-树` == `B-tree` == `B tree`的区别2、B树的插入操作下面以5阶B树为例，介绍B树的插入操作，3、 B树的删除操作下面以5阶B树为例，介绍B树的删除操作 1、B树的定义 B-tree 即 B树，B 即 Balanced，平衡的意思。 B树 是一颗多路平衡查找树。 我们描述一颗B树时需要指定...
K-D树、K-D-B树、B-K-D树
优快云文章已停止维护，后续文章会在 https://blog.hufeifei.cn 持续更新
03-07 4533
K-D树在维基百科上定义是将K维空间中的点进行分割的数据结构，D是dimensional(维度)的缩写，K-D树是BSP(Binary Space Partitioning)的一种。 维基百科的解释很正式(看的迷迷糊糊)。简单的说，K-D树就是二分查找树在K维空间的泛化(更迷糊了????)。 1、K维空间的二分查找树 之前的一篇文章中有讲过二分查找树(BST)这样基础的数据结构，它是基于二分查找的思想实...
K-D-B树
weixin_43222122的博客
11-19 2208
【K-D-B树结构方法】： 1.划分界限不需要经过数据点 2.不需要循环的通过关键字 3.所有数据都存在街子节点
两个list怎么对比数据_gh电池输入端数据结构类型（item、list、tree）对计算结果的影响...
weixin_39966225的博客
12-08 1653
gh电池的输入端一共有三种结构类型：item、list、tree。不同的数据结构类型是如何影响电池计算的结果的呢？输入端是item：输入端是list：输入端是tree：下面就用A+B这个最简单的电池来讲解一下item、list、tree对计算结果的影响。item：这个电池的输入端都是item，在A、B端数据长度相等的情况下，结果也是一一对应的。在A、B端数据长度不相等的情况下，结果相当于...
K-d树进行最近邻搜索的过程演示和详细分解
silver1225的博客
04-08 2763
K-d树进行最近邻搜索的过程演示和详细分解 In this tutorial we will go over how to use a KdTree for finding the K nearest neighbors of a specific point or location, and then we will also go over how to find all neighbors...
K-d树详解
MWhzx的专栏
11-13 6583
转自：http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/687160 By RaySaint 2011/10/12   本文的主要目的是讲一下如何创建k-d tree对目标物体的特征点集合进行数据组织和使用k-d tree最近邻搜索来加速特征点匹配。上面已经讲了特征点匹配的问题其实上是一个最近邻（K近邻）搜索的问题。所以为了更好的引出k-d tree，
K-NN讲解
最新发布
11-27
首先，用户要求详细讲解K-NN算法。我需要基于提供的引用内容来构建回答。引用包括： - 引用[1]: 介绍了K-NN作为分类算法，...由于其简单性，K-NN常用于教学和基准测试，但大数据场景需结合KD-Tree等优化结构[^1]。
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