我正在使用CGAL的(最新的)KD-tree实现来搜索点集中的最近邻。而且Wikipedia和其他资源似乎表明KD-trees是要走的路。但不知何故，它们太慢了，而且Wiki还建议它们的最坏情况时间为O(n)，这远非理想。[开始编辑]我现在使用“nanoflann”，它比CGAL中的等效项快约100-1000倍用于K-neighbor搜索。我使用“IntelEmbree”进行光线转换，比CGAL的AABB树快100-200倍。[结束编辑]我的任务如下所示:我有一个巨大的积分集，比如说最多100米奥。积分!!并且它们的分布在三角几何的表面上(是的，光子示踪剂)。所以可以说它们在3D空间中
我有一个二维数组:MyArray=array([6588252.24,1933573.3,212.79,0,0],[6588253.79,1933602.89,212.66,0,0],etc...)前两个元素MyArray[0]和MyArray[1]分别是X和Y坐标点数。对于数组中的每个元素，我想找到最快方法来返回其半径为X个单位的单个最近邻居。我们假设这是在二维空间中。让我们说这个例子X=6.我通过将每个元素与其他元素进行比较来解决了这个问题，但是当您的列表长度为22k点时，这需要15分钟左右。我们希望最终能在大约3000万个点的列表上运行它。我已经阅读了K-d树并理解了基本概念，但
我有一个二维数组:MyArray=array([6588252.24,1933573.3,212.79,0,0],[6588253.79,1933602.89,212.66,0,0],etc...)前两个元素MyArray[0]和MyArray[1]分别是X和Y坐标点数。对于数组中的每个元素，我想找到最快方法来返回其半径为X个单位的单个最近邻居。我们假设这是在二维空间中。让我们说这个例子X=6.我通过将每个元素与其他元素进行比较来解决了这个问题，但是当您的列表长度为22k点时，这需要15分钟左右。我们希望最终能在大约3000万个点的列表上运行它。我已经阅读了K-d树并理解了基本概念，但
这两种算法有什么区别？ 最佳答案 cKDTree是KDTree的子集，用Cython封装的C++实现，因此速度更快。他们每个人都是abinarytrie,eachofwhosenodesrepresentsanaxis-alignedhyperrectangle.Eachnodespecifiesanaxisandsplitsthesetofpointsbasedonwhethertheircoordinatealongthataxisisgreaterthanorlessthanaparticularvalue.但是KDTreea
这两种算法有什么区别？ 最佳答案 cKDTree是KDTree的子集，用Cython封装的C++实现，因此速度更快。他们每个人都是abinarytrie,eachofwhosenodesrepresentsanaxis-alignedhyperrectangle.Eachnodespecifiesanaxisandsplitsthesetofpointsbasedonwhethertheircoordinatealongthataxisisgreaterthanorlessthanaparticularvalue.但是KDTreea
我正在寻找Java中的KDTree实现。我做了一个谷歌搜索，结果似乎很随意。实际上有很多结果，但它们大多只是一次性的实现，我宁愿找到更多“生产值(value)”的东西。诸如apache集合或.NET的优秀C5集合库之类的东西。我可以看到公共(public)错误跟踪器并检查最后一次SVN提交发生的时间。此外，在理想情况下，我会为空间数据结构找到一个精心设计的API，而KDTree只是该库中的一个类。对于这个项目，我只会在2维或3维中工作，而且我主要只是对一个好的最近邻实现感兴趣。 最佳答案 在书中AlgorithmsinaNutshe
我正在寻找Java中的KDTree实现。我做了一个谷歌搜索，结果似乎很随意。实际上有很多结果，但它们大多只是一次性的实现，我宁愿找到更多“生产值(value)”的东西。诸如apache集合或.NET的优秀C5集合库之类的东西。我可以看到公共(public)错误跟踪器并检查最后一次SVN提交发生的时间。此外，在理想情况下，我会为空间数据结构找到一个精心设计的API，而KDTree只是该库中的一个类。对于这个项目，我只会在2维或3维中工作，而且我主要只是对一个好的最近邻实现感兴趣。 最佳答案 在书中AlgorithmsinaNutshe
我正在使用Scipy的KDTree实现来读取300MB的大文件。现在，有没有一种方法可以将数据结构保存到磁盘并再次加载它，或者每次启动程序时我是否都坚持从文件中读取原始点并构建数据结构？我正在按如下方式构建KDTree:defbuildKDTree(self):self.kdpoints=numpy.fromfile("All",sep='')self.kdpoints.shape=self.kdpoints.size/self.NDIM,NDIMself.kdtree=KDTree(self.kdpoints,leafsize=self.kdpoints.shape[0]+1)pri
Python中是否有任何包允许对球体表面的经度/纬度进行类似kdtree的操作？(这需要适当考虑球面距离，以及经度环绕)。 最佳答案 我相信来自scikit-learn的BallTree和Haversine指标应该可以为您解决问题。举个例子:fromsklearn.neighborsimportBallTreeimportnumpyasnpimportpandasaspdcities=pd.DataFrame(data={'name':[...],'lat':[...],'lon':[...]})query_lats=[...]qu
