Recursion 从树上的递归到数组上的迭代（kd树最近邻）

我有一个递归函数（在树上），我需要使它在没有递归的情况下工作，并将树表示为隐式数据结构（数组）

以下是函数：

kdnode* kdSearchNN(kdnode* here, punto point, kdnode* best=NULL, int depth=0)
{   
if(here == NULL)
    return best;

if(best == NULL)
    best = here;

if(distance(here, point) < distance(best, point))
    best = here;

int axis = depth % 3;

kdnode* near_child = here->left;
kdnode* away_child = here->right;

if(point.xyz[axis] > here->xyz[axis])
{
    near_child = here->right;
    away_child = here->left;
}

best = kdSearchNN(near_child, point, best, depth + 1);

if(distance(here, point) < distance(best, point))
{
    best = kdSearchNN(away_child, point, best, depth + 1);
}

return best;
}

这就是我所做的：

punto* kdSearchNN_array(punto *tree_array, int here, punto point, punto* best=NULL, int depth=0, float dim=0)
{
if (here > dim) {
    return best;
}

if(best == NULL)
    best = &tree_array[here];

if(distance(&tree_array[here], point) < distance(best, point))
    best = &tree_array[here];

int axis = depth % 3;

int near_child = (here*2)+1;
int away_child = (here*2)+2;

if(point.xyz[axis] > tree_array[here].xyz[axis])
{
    near_child = (here*2)+2;
    away_child = (here*2)+1;
}

best = kdSearchNN_array(tree_array, near_child, point, best, depth + 1, dim);

if(distance(&tree_array[here], point) < distance(best, point))
{
    best = kdSearchNN_array(tree_array, away_child, point, best, depth + 1, dim);
}

return best;
}

punto*kdSearchNN\u数组（punto*tree\u数组，此处为int，punto-point，punto*best=NULL，int-depth=0，float-dim=0）
{
如果（此处>变暗）{
回报最好；
}
如果（最佳==NULL）
最佳=&tree_数组[此处]；
if（距离（&树数组[此处]，点）<距离（最佳，点））
最佳=&tree_数组[此处]；
int轴=深度%3；
int near_child=（此处*2）+1；
int away_child=（这里*2）+2；
if（point.xyz[axis]>树数组[here].xyz[axis]）
{
near_child=（此处*2）+2；
离开孩子=（这里*2）+1；
}
最佳=kdSearchNN_数组（树_数组，近_子数组，点，最佳，深度+1，尺寸）；
if（距离（&树数组[此处]，点）<距离（最佳，点））
{
best=kdSearchNN_数组（树_数组、远_子数组、点、最佳、深度+1、尺寸）；
}
回报最好；
}

现在最后一步是摆脱递归，但我找不到方法，有什么提示吗？

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谢谢

您总是自我重现，所以您可以将整个函数体包装在一个循环中，在您想要继续搜索的地方，只需设置新参数并继续循环

punto* kdSearchNN_array(punto *tree_array, int here, punto point, punto* best=NULL, int depth=0, float dim=0)
{
if (here > dim) {
    return best;
}

if(best == NULL)
    best = &tree_array[here];

if(distance(&tree_array[here], point) < distance(best, point))
    best = &tree_array[here];

int axis = depth % 3;

int near_child = (here*2)+1;
int away_child = (here*2)+2;

if(point.xyz[axis] > tree_array[here].xyz[axis])
{
    near_child = (here*2)+2;
    away_child = (here*2)+1;
}

best = kdSearchNN_array(tree_array, near_child, point, best, depth + 1, dim);

if(distance(&tree_array[here], point) < distance(best, point))
{
    best = kdSearchNN_array(tree_array, away_child, point, best, depth + 1, dim);
}

return best;
}