如何使用KDTree进行任意维度的top-k查询和范围查询

Question

我使用了KD-tree(libkdtree++)来存储一个多维数据集，这里的要求是这个数据集可以支持不同维度上的top-k/range查询。例如，KDTree<3,Point>。树：查找具有最高 Point[1]（y 轴）值的前 100 个点。

从libkdtree++的实现来看，类似的是“find_within_range”函数，但它是根据“曼哈顿距离”来计算的，这里等于max(x_dist, max(y_dist, z_dist))。如何在一维上使用范围查询？

Answer 1

看看代码，看起来你不能以简单的方式做到这一点，这很可笑。如果我是你，我会很想破解这个库或者编写我自己的 kd 树。我会在他们的邮件列表上询问以确定，但看起来你可能必须做这样的事情：

kdtreetype::_Region_ r(point_with_min_y);
r.set_low_bound(min_x, 0);
r.set_high_bound(max_x, 0);
r.set_low_bound(min_z, 2);
r.set_high_bound(max_z, 2);
r.set_high_bound((min_y + max_y) / 2, 1);

double search_min = min_y, search_max = max_y;

// binary search to get 100 points
int c;
while (c = tree.count_within_range(r) != 100) {
    if (c > 100) search_max = (search_min + search_max) / 2;
    else         search_min = (search_min + search_max) / 2;
    r.set_high_bound((search_min + search_max) / 2);
}

tree.visit_within_range(r, process_min_y_point);

这是对 Y 的极其低效的二分搜索，其中 count(y <= Y) == 100我对图书馆不熟悉，但这是我粗略检查过的最好的图书馆。