简易KD树（C++）

最新推荐文章于 2025-07-14 13:29:31 发布

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#CPP #KD-TREE #数据结构

本文介绍了k-d树的基本概念，给出了C++实现简易KD树的类定义，包括树的构建、节点插入、区域查询和最近邻搜索等功能。通过比较坐标值进行节点插入和搜索，适用于空间数据库和游戏优化场景。

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k-d树介绍和类定义

k-d树（ k-维树的缩写）是在k维欧几里德空间组织点的数据结构，可用在空间数据库和游戏优化等领域。具体来说，k-d树是每个节点都为k维点的二叉树。所有非叶子节点可以视作用一个超平面把空间分割成两个半空间。

下面是我按着描述粗糙写的一棵简易KD树，完成了树的创建、插入、按区域搜索、最近邻搜索等操作。本例中多维点由vector<double>类型表示，其size表示点的维数。KD树的类定义如下。

#include<iostream>
#include<vector>
#include<numeric>
#include<algorithm>
using namespace std;

#ifndef KDTREE_H
#define KDTREE_H


class KDTree
{
	struct KDNode
	{
		bool m_isLeaf;
		vector<double>m_point;//k维的点
		int m_split;//在第几维被分开
		KDNode*m_parentNode;
		KDNode*m_leftNode;
		KDNode*m_rightNode;
	};
private:
	using st = vector<double>::size_type;

	KDNode*m_root;//根节点
	int m_k;//k维
	int m_pointNum;//点的数量
	vector<vector<double>>m_points;//点的集合
public:
	//下面是给用户提供的接口
	KDTree(int k, vector<vector<double>>allpoints) :m_k(k)
	{
		m_root = new KDNode();
		m_root->m_isLeaf = false;
		m_root->m_leftNode = nullptr;
		m_root->m_rightNode = nullptr;

		m_pointNum = allpoints.size();
		m_points = allpoints;
		KDTreeBuild(allpoints, m_root);
	}

	void Insert(vector<double>newpoint);

	vector<vector<double>>SearchByRegion(vector<double>from, vector<double>to)const;

	vector<double> SearchNearestNeighbor(vector<double> goalpoint);
private:
        ~KDTree();
	void KDTreeBuild(vector<vector<double>