Algorithm 二维几何数据的高效邻近查询

我在二维空间中有一组数据点D。我有一个查询点P（在二维空间中）。我正在寻找一种有效的（比线性时间更好的）算法来回答这个问题：在d中找到与P几何距离最近的数据点d

有没有关于如何做到这一点的建议

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谢谢，

您可以使用基于a的方法。

我在scipy中找到了一个k-d树的实现，它满足了我的需要。注意：K-d树不会提供最坏情况下的O（log（n））性能，但会提供平均情况下的O（log（n））性能。见：

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是的，事实上我想到了四叉树，但问题是我最近的邻居可能在我降落的桶旁边的桶里。事实上，如果我用莫顿钥匙点积分，我可以通过这种方式得到一个小的近似匹配，但有时我会失败。