kd-tree是一种数据结构，主要用于二维平面中最近点对的操作，如动态维护、查询等，支持曼哈顿距离和欧几里德距离。曼哈顿距离是沿网格线的总距离，而欧式距离是两点间的直线距离。kd-tree通过递归地按坐标轴划分空间，实现高效查找。在随机数据中，插入和查询的时间复杂度约为O(log N)，但在构造数据中可能达到O(sqrt(N))。推荐练习题目：bzoj2648、bzoj2716、bzoj3053。
kd-tree适用的范围：
二维平面最近点对之间的操作，动态维护、询问、查询等。包括曼哈顿距离和欧几里德距离。
曼哈顿距离和欧几里德距离：
1.曼哈顿距离
曼哈顿距离又称Manhattan distance，还见到过更加形象的，叫出租车距离的。具体贴一张图，应该就能明白。
上图摘自维基百科，红蓝黄皆为曼哈顿距离，绿色为欧式距离。
2.欧式距离
欧式距离又称欧几里得距离或欧几里得度量（Euclidean Metric），以空间为基准的两点之间最短距离，只算在空间下。
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