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当待排序元素规模较小时，通常选择以下几种。

我们定义一个二维数组dp[i][j]表示从字符串的前i个字符中，选择j个字符所能获得的字典序最小的字符串。i是字符串前缀长度；j是要保留的字符个数；dp[i][j]表示从前i个字符中选j个字符的最优解（字典序最小）。如果问题的输入规模较小，可以使用动态规划方法。如果需要更高效的实现，单调栈是更优的选择，时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(k)。

本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree(Kd树)。Kd-Tree，即K-dimensional tree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)，例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。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理，然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍，最后给出一些参考文献和开源实现代码。一、Kd-t