KD-Tree学习笔记

最新推荐文章于 2025-06-10 17:31:55 发布
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分类专栏： ---数据结构--- 奇奇怪怪的树
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/OIljt12138/article/details/77619544
这篇博客详细介绍了KD-Tree的基本概念及其在求解最近点对和最远点对问题中的应用。通过维护横纵坐标的边界，实现启发式搜索。文中列举了KD-Tree解决Sdoi2010的Hide and Seek、CQOI2016的K远点对和SJY摆棋子等题目，展示其在不同场景下的效率优势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

KD-Tree学习笔记

KD-Tree简介

KD-Tree的思想其实很简单，就是将点对依次按照横坐标、纵坐标、横坐标、纵坐标……分治，维护一些信息用于启发式搜索。貌似求最近点对的复杂度没什么保证，但确实非常快…

一般而言几种情况：

  1. 最近曼哈顿距离，维护xmin,xmax,ymin,ymax，则(x,y)的启发函数是max(xmin−x,0)+max(x−xmax,0)+max(ymin−y,0)+ma

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KD-Tree-KNN Search学习笔记
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
10-22 127
树的每个内部节点代表点云的一个子集，并根据选定的坐标轴分为两个子节点。因此，点云分析的第一步也是主要步骤是将点配对以进行有意义的比较。当数据点分布不均匀时，空间的某些区域可能比其他区域拥有更多的点。然后算法递归遍历包含最近点的子节点，直到找到最近点。当树中的某些节点比其他节点拥有更多的点时，就会发生这种情况。尽管网格采样是点配对的替代方法，但由于子采样过程（可能包括平均），它仍然会比点配对产生更粗糙的数据。最后，它返回最近点的坐标。另一方面，与网格采样相比，点配对排除了平均，并产生更深入、更细粒度的结果。
学习笔记：KD-TREE
少主大人殿下的博客
02-21 1255
前言 一个感觉特别单一的数据结构啊，Po大爷才写两个这个题呢。 然后仔细研究了一下KD-TREE为什么要这样做，发现其中的每一个操作都是很巧妙的。 原理简述（瞎逼逼） KD-Tree确实应该算是计算几何的一种东西了吧，可以看作线段树的高维推广还自带离散功能。 KD-Tree也是一个二叉树，并且除了叶子结点外，每个结点都代表了一堆点，叶子结点则代表了一个，和线段树是很像的。 每个点我...
kd树（K-dimensional tree）
热门推荐
qq_40692109的博客
10-21 1万+
kd-tree简介 Kd-Tree（K-dimensional tree），是一种高维索引树形数据结构，经常使用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找，比如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配（查找与所给数据最接近的k个数）。 kd树结构类似于高维的二叉树，树中存储的是一些K维数据。在一个K维数据集合上构建一棵Kd-Tree代表了对该K维数据集合构成的K维空间的一个划分。 kd-t...
kdtree,kd-tree
04-15
kdtree源文件。有简单的测试文件。速度还可以，2，3百万个点的数据， 几秒就可创建kdtree。希望有用。 下载的朋友在使用时要注意，代码中有个设定最小搜索距离的地方（默认为1）， 在那个setindex函数里。只有小于这个距离的点才认为是要搜索的。这个距离 的设定有点小麻烦－－－代码里边使用的是这个值的开方。比如你把它设为r， 那实际上搜索的是根号r距离内的点。因为 这个我的程序出过问题，所以一定要 告诉大家。这个可以自己改一下。 另外，那个dist［1，2， 3。。。］返回的数据是实际距离的平方，大家如果使 用它了，就要注意了。 稍微看看代码就明白了。。。 我提交了后代码后不知道怎么下载再改，只能在这里说明了。好运！
KD-Tree 和 增量 KD-Tree (IKD-Tree)
最新发布
weixin_41469272的博客
06-10 765
KD-Tree是一种用于组织k维空间中点数据的二叉树结构。每个节点代表一个超矩形区域，并按照某一维度的切分平面将空间划分为两个子空间。构建过程如下：选择切分维度：通常选择数据方差最大的维度，或者轮流选择（例如，在3D空间中，按x、y、z轮流）。选择切分点：通常选择当前维度数据的中位数，以保证树的平衡。递归构建：对切分平面两侧的数据递归构建左子树和右子树。下采样： 传统方法使用体素网格滤波（Voxel Grid）：缺点：需要遍历整个点云进行滤波，然后重建KD-Tree，效率较低。 特点适用场景新的ikdtre
KD - Tree 学习笔记
Recalling_Clouds的博客
01-12 317
（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
KD-Tree 介绍教程
04-23
KD-Tree 介绍教程KD-Tree 介绍教程
KD Tree
weixin_34041003的博客
11-08 221
Kd-树 其实是K-dimension tree的缩写，是对数据点在k维空间中划分的一种数据结构。其实，Kd-树是一种平衡二叉树。 举一示例： 假设有六个二维数据点 = {（2,3），（5,4），（9,6），（4,7），（8,1），（7,2）}，数据点位于二维空间中。为了能有效的找到最近邻，Kd-树采用分而治之的思想，即将整个空间划分为几个小部分。六个二维数据点生成的Kd-树的图为：  ...
KD-tree学习笔记
krystalcui
08-05 695
来源:在ICP算法中，提到在目标点云中寻找若干特征点，然后利用K-D tree寻找这些特征点在参考点云中的最近点。此步骤目的是减少泛时间代价O（logNx） 如上图(a)，我们先对待识别的物体的图像进行SIFT特征点的检测和特征点的描述，然后得到了SIFT特征点集合。接下来生成物体目标描述要做的就是对特征点集合进行数据组织，形成一种特殊的表示，其作用是为了加速特征点匹配的过程。所谓的
KDtree
diebenger6280的博客
04-06 191
KDtree What is KDtree? KDtree(K dimensional tree) 是一个支持多维空间的数据结构，主要是将空间内的点进行区域划分，快速维护有关空间点的操作，如空间的最远（近）点对，区间搜索。KDtree的结构与线段树类似，只是线段树是对一维空间的操作，而KDtree是多维操作的，这也导致了KDtree的灵活性没有线段树高。 树上每个点维护的信息： 两个...
Kdtree-for-Nearest-Neighbour-Search:使用KD树在点云上执行最近邻居搜索
03-29
Kdtree for最近邻居搜索 使用KD树在点云上执行最近邻居搜索。 Main.cpp包括两个测试用例：一个带有bin点云文件，另一个带有自定义2D点云。 建造 g++ -o main main.cpp
density-clustering-kdtree-doping:用于 node.js 密度聚类的 kdtree 绑定
06-01
密度聚类-kdtree-掺杂 用于 DBSCAN 和 OPTICS 的 kdtree 绑定 安装 npm install density-clustering-kdtree-doping 依赖 lukaszkrawczyk 的密度聚类 mikolalysenko 的静态 kdtree 例子 带有 kd-tree 的 DBSCAN var dataset = [ [1,1],[0,1],[1,0], [10,10],[10,13],[13,13], [54,54],[55,55],[89,89],[57,55] ]; var clustering = require('density-clustering-kdtree-doping'); var dbscan = new clustering.DBSCAN_KDTREE(); // parameters:
kd-tree
l1987021的专栏
04-30 185
kd-tree：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）。 一个三维k-d树。第一次划分（红色）把根节点（白色）划分成两个节点，然后它们分别再次被划分（绿色）为两个子节点。最后这四个子节点的每一个都被划分（蓝色）为两个子节点。因为没有更进一步的划分，最后得到的八个节点称为叶子节点。KD树可以理解为一棵对空间划分的树，这样在对区域查询的时...
kd-Tree
会飞的小鸡的博客
07-25 390
kd-Tree主要用于大规模高维数据密集的查找比对的使用场景中，主要是最近邻查找以及近似最近邻查找。 kd-Tree属于二叉查找树BST的一种，二叉查找树： 若它的左子树不为空，则它的左子树节点上的值皆小于它的根节点 若它的右子树不为空，则它的右子树节点上的值均大于它的根节点 它的左右子树也分别是二叉查找树 构造BST： 在现有的数据中选定一个数据作为根节点的存储数值。（尽可能保证左右子树的...
KD-Tree
dwell548560的博客
05-18 511
http://www.cnblogs.com/lysuns/articles/4710712.html
kd_tree
weixin_41857483的博客
10-13 343
1. kd_tree kd-tree（k-dimensional tree），一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。 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）。 2. 最邻近搜索 kd_tree树最邻近搜索的过程： ...
KD-Tree开源实现与OpenCV应用解析
KD-Tree广泛应用于计算机图形学、机器学习、数据挖掘等多个领域。 在机器学习领域，KD-Tree通常用于实现最近邻搜索，这是许多学习算法的重要组成部分，例如k近邻算法（k-NN）以及一些范围搜索问题。KD-Tree通过将...
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