本文介绍了一道KDTree模板题的解决思路与实现细节。针对高维数据的特点，采用矩形分隔方式构建KDTree，并通过优先队列维护查询过程中找到的最近点。文章还讨论了递归删除节点的方法来优化内存使用。
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KDTree模板题，只不过维度增加，还是可以矩形分隔建树。查询还是按范围剪枝，最近的
M
M
M个点可以优先队列维护，如果发现队头不优了就弹，能加就加，维护一下就好了。
但是初始化有点问题，如果把原来的树覆盖掉，就会在一组神奇的数据死循环而得不出最优解，这样要么做完后递归删树，要么花内存再建出新的一棵树。~~不过写的没什么不对的啊I’m 不爽…~~不过内存够用，开大点也没事了…
UPD：我太菜了，应该递归时把原左右儿子先删掉再建树…内存完美，时间完美…
时间
O
(
n
log
2
n
)
O(n\log_2 n)
O(nlog2n)-
O
(
n
n
)
O(n\sqrt n)
O(nn)
Code
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