Algorithm 二维地图上的最孤立点算法

我有一组点，需要知道哪个点与其他点的欧几里德距离最远。 我想从O（n^2）改进这个

伙计们，我听说Kd树是个解决方案，但是 如果KD树中已存在点“x”，则KD树不提供最近距离。而且也没有可以删除的实现

编辑：

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您可以通过忽略“最近搜索算法”中的self和“我们在哪里设置根/父对象”开始搜索来实现这一点。我假设您希望找到与最近邻居之间距离最大的点。就像南太平洋上的一个小岛，离最近的陆地1100英里

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那么，你应该离O（n^2）很远。假设你有一百万分。将点划分为1000 x 1000网格。要找到最近的点，只需检查九个相邻的网格，因此远低于O（n^2）。如果一个网格包含很多点，它们将紧密地在一起，因此您可以快速地将它们从搜索中删除

给定n个点Pi，1使用'dist'函数。dist函数将在任何情况下使用，我想要一个比O（n^2）更好的算法参见：你听说过凸包吗？此解决方案的可能副本仍然是

O（n^2）

。如何确保“9个相邻网格”不包含所有N个点？什么是

ld N

？log2？ld是以2为底的对数；在大O符号中，这实际上与对数n（基数e）相同。@coproc你是德国人吗？我在wikipedia上看到，ld主要用于德国：D@tashfeen“k-最近”是kd树上的一个标准函数；您还可以修改“最近”函数以忽略给定点itself@coproc你能提供k-nearest代码的链接吗？我找不到。或者，如果你能帮我在最近的一次演讲中“忽略自己”，我会非常感激。