Data structures 用于欧几里得三维数据查询的良好数据结构？

存储点云数据的好方法是什么，以使其适合于执行这两个查询之一的应用程序

距离（x，y，z）最近的（即最低欧氏距离）数据点

获取球体内的所有点，半径R围绕一个点（x，y，z）

该结构将只填充一次，但会读取多次。低内存占用会很好，因为我可能要处理大于700万点的数据集，但速度应该是首要考虑的问题。一个图书馆会很好，但如果在该领域的专业知识有限的情况下它是可行的，我不介意自己实现它

提前谢谢

A您得到的是O（log（n））最近邻，通常范围查询会很快

这里引用了很多库。我一个也没用过

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你也可以看看。我在其他方面也使用过CGAL，它速度相当快，非常全面，但是文档会让你喝酒

数据结构中的决策很大一部分将取决于数据的空间组织。例如，高度聚集的数据在kd树中往往比均匀分布的数据具有不同的性能特征

对于这两个查询都非常好

在许多情况下也是一个很好的选择，并且可能更容易实现

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有许多库使用各种算法来实现这一点。搜索将发现许多有用的库。例如，我过去在这方面运气很好。

wiki页面上有指向实现的链接，但我没有尝试过任何一个。kD树非常容易实现，特别是如果您没有添加和删除点（似乎您没有），ANN似乎很感兴趣，我也会看一看。谢谢@Xzhsh：顺便说一句，STANN是另一个好的。我认为他们甚至有一个ANN包装器，所以你可以用一个代码库尝试多种算法。。。