C# 一些人怀疑，当边缘成本不对称时，是最近邻

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我在想，当边缘成本不对称时，如何有效地实现最近邻搜索。我在考虑一系列的城市，大约从100到12000

更详细地说，作为一个例子，从城市a到城市B的旅行成本为COST1，例如步行，从城市B到城市a的旅行成本为COST1/10，例如乘火车。换句话说，我在这里看到的问题是，如果我有一个不对称矩阵C表示旅行城市之间的成本，并且我选择一个点A，那么如何有效地发现，比如说，三个最近的相邻城市B1，B2和B3的差旅费？我想反复运行这些查询。预处理时间，如果不是很大，也可以

效率思考让我想到类似于a的东西，当城市之间的成本是对称的时，它有助于在O（lg（n））时间内找到k个最近邻。在我的案例中，这就是基本k-d树的障碍，因为在任何两个城市之间，两个方向的交通成本通常都不相同。问题的要点似乎是，在不对称的情况下，我怎么能做像k-近邻这样的事情呢

为了纠正前面提到的对称性假设，我想我不是只有一棵树，而是构造了两棵树，以便在两个方向上计算成本，然后我在这两棵树上进行搜索。然后我开始怀疑，是否有人知道是否已经有专门用于不对称成本的东西和/或使用两棵树作为一个想法是完全错误的

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它也可能是二维的k-d树不一定是最合适的解决方案。因此，指向其他数据结构和算法的指针也是受欢迎的。特别是如果有人对我的问题大小有实际经验。Wikipedia列出了，甚至可能是近似的解决方案对我正在尝试做的事情都有好处（这是一个用于学习目的的小游戏）。

对于每个点，您需要计算所有可用旅行类型（脚、旅行等）的成本，导致一个单位，比较并获得最小值。这是您可以在搜索算法中使用的成本。

我为我最熟悉的语言添加了标记，但任何伪代码都可以。我还想知道，将Weka作为标签是否合适？正如熟悉的人可能熟悉这个问题域。为什么不使用邻接矩阵来存储不同的值？输入表示法是什么？您似乎在描述一个邻接列表-然后最近邻搜索只是运行dijkstra算法的几个步骤。@AquilaRapax，您可以假设数据存储在邻接矩阵中，现在我想对其进行预处理以便于高效的最近邻查找。@maniek，是的，邻接列表可以。但我想做的是选择一个任意的城市，并从交通费用的角度寻找其最近的邻居。由于我想重复这一点，我希望它是有效的。