KD-Tree学习笔记

最新推荐文章于 2022-01-12 14:36:00 发布
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分类专栏： ---数据结构--- 奇奇怪怪的树
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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。

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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)+max(

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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 99
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 1225
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）
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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...
KD Tree
weixin_34041003的博客
11-08 205
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：  ...
KDtree
diebenger6280的博客
04-06 177
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...
kd-tree
天才樱木
11-13 291
https://www.cnblogs.com/lysuns/articles/4710712.html
KD - Tree 学习笔记
Recalling_Clouds的博客
01-12 290
（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学习笔记
krystalcui
08-05 680
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,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 介绍教程
04-23
KD-Tree 介绍教程KD-Tree 介绍教程
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
会飞的小鸡的博客
07-25 374
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
05-18 501
http://www.cnblogs.com/lysuns/articles/4710712.html
kd_tree
weixin_41857483的博客
10-13 330
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入门
Zeyu_King的专栏
06-20 2584
经过这几天研究kd-tree，我可以说kd-tree就是按照基本的思路随便写就可以了吗？ 以二维平面为例，在二维平面上有若干点，我们如何建立kd-tree? 第一层以x坐标的中位数将所有点分为两部分，分别放到左右子树上，第二层以y坐标的为中位数再将当前的集合平分，第三层依然以x坐标……如此递归下去。 以查询最近点为例，我们在当前节点上找到查询点应被分在哪一个子树上，优点遍历这个子树，如果在此
[学习笔记] kd-tree
weixin_30951231的博客
06-11 153
本文参考这位dalao的题解 前置技能:二叉查找树 其实kd-tree很简单的啦 和BST都差不多的啦 就是在划分的时候把每一维都比较一下就行啦 (\(dalao\)的kd-tree教程) 然而本蒟蒻是完全看不懂啊qwq 于是我们从头讲起吧: step 1 首先,我们回忆一下BST, 它是以一个关键字\(val\),来满足它的两个性质反正大家都知道就懒得写了. 而kd-tree,则是对于一个\(k...
哈希图像检索学习笔记
最新发布
07-29
哈希图像检索是一种用于在大规模图像数据库中快速搜索相似图像的方法。在哈希图像检索中，图像被转换为哈希码，然后通过比较哈希码的相似性来确定图像之间的相似度。有几种常用的哈希算法可以用于图像检索，如SIFT、SURF、ORB等特征提取算法\[1\]。此外，还有一些基于哈希的图像检索方法，如VLAD、BOF等，可以用于处理海量数据的图像检索\[1\]。 在哈希图像检索中，可以使用不同的方法来计算图像之间的相似度。一种常用的方法是通过比较图像的颜色、纹理和局部特征来计算相似度\[2\]。另外，还可以使用KD-Tree、局部敏感哈希(LSH)和原子哈希函数等方法来在高维空间中进行图像检索\[2\]。 此外，还有一种基于监督学习和核的Hash算法，称为KSH算法。KSH算法利用核主要是为了解决线性不可分问题，通过监督学习来学习到更有区分度的哈希值，从而降低特征维数\[3\]。 总之，哈希图像检索是一种用于在大规模图像数据库中快速搜索相似图像的方法，它可以通过提取图像特征和计算相似度来实现。不同的哈希算法和方法可以用于不同的图像检索任务。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [图像检索传统算法学习笔记](https://blog.youkuaiyun.com/qq_39858278/article/details/83895342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [8月23日计算机视觉理论学习笔记——图像检索](https://blog.youkuaiyun.com/Ashen_0nee/article/details/126467437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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