C++ 如何使用KDTree对任意维度进行top-k查询和范围查询
我使用KD-tree（libkdtree++）来存储多维数据集，这里的要求是该数据集可以支持不同维度上的top-k/range查询。例如，KDTree树：查找具有最高点[1]（y轴）值的前100个点C++ 如何使用KDTree对任意维度进行top-k查询和范围查询,c++,performance,data-structures,kdtree,C++,Performance,Data Structures,Kdtree,我使用KD-tree（libkdtree++）来存储多维数据集，这里的要求是该数据集可以支持不同维度上的top-k/range查询。例如，KDTree树：查找具有最高点[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，但是它是基于“Manhattan distance”计算的，这里的“Manhattan distance”等于max（x_dist，max（y_dist，z_dist））。我怎么能在一维上使用范围查询呢？看看代码
从libkdtree++的实现来看，类似的是“find_within_range”函数，但是它是基于“Manhattan distance”计算的，这里的“Manhattan distance”等于max（x_dist，max（y_dist，z_dist））。我怎么能在一维上使用范围查询呢？看看代码，看起来你不能用一种简单的方式来实现，这太可笑了。如果我是你，我会被诱惑去破解图书馆或者写我自己的kd树。我想在他们的邮件列表上确认一下，但看起来你可能不得不这样做：
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);