转载自:http://blog.csdn.NET/zhjchengfeng5/article/details/7855241 首先来一个问题: 给定平面上一个点集 E ,还有一个定点 V ,怎么在一群点中找出一个点 U,使得 V 与 U 的距离最近(欧几里得距离)? 当然,我们能够想到一种做法:枚举 E 中所有的点,找出它们中距离V 最近的点 U. 但是,假设现在有两个点集 E1 与 E2 ,对于 E2 中每一个点 Vi ,找出一个在E1 中的一个点 Ui,使得 Vi 到 Ui 的距离最短,这怎

以下是一些奇怪的链接有兴趣的可以看看: https://blog.sengxian.com/algorithms/k-dimensional-tree http://zgjkt.blog.uoj.ac/blog/1693 https://en.wikipedia.org/wiki/K-d_tree http://homes.ieu.edu.tr/hakcan/projects/kdtree/kdTree.html k-d tree就是一个把一个平面(或超平面)划分的东西… 例如一维情况就是在划分

嘟嘟嘟 题意:给定\(n\)个二维平面上的点\((x_i, y_i)\),求离每一个点最近的点得距离的平方.(\(n \leqslant 1e5\)) 这就是k-d tree入门题了. k-d tree这东西跟平衡树有点像,但却不一样,而且查询的最坏复杂度是\(O(\sqrt{n})\)的. 首先推荐两篇博客: K-D tree 数据结构 k-d tree入门 在众多博客之中算是非常好的. 先说一下建树. 建树可以理解为多维平衡树(但愿能这么叫),所以是平衡树结构.不过没有旋转等一系列复杂的操作

初步认识\(K-D\) \(Tree\) \(K-D\) \(Tree\)是一种基于空间分割的二叉树形数据结构,一般用于高维信息检索.因为\(OI\)中很多问题都能转化为高维信息检索,所以\(K-D\) \(Tree\)的用途十分广泛. \(K-D\) \(Tree\)树高严格为\(logn\)每一个结点都代表着一个高维信息点.每一棵子树表示的范围是该子树内所有点的\(k\)维正交包围盒,左右子树代表的范围不相交. 建树 \(K-D\) \(Tree\)一般采用中位数循环切割的方式建树.假设当前

久仰K-D tree大名已久,终于在合适的时候遇见了合适的水题入了坑入了门 K-D tree是什么 K-D tree是什么? 按名字上翻译来就是K维的树,就是一个用来维护K维空间的点的平衡二叉树 K-D tree有什么用 K-D tree可以进行空间上的操作,最经典的就是查询最近/最远 点对 还有很多我不知道 K-D tree的原理与实现 K-D tree,又有一个名字叫做划分树,与其原理相联系 类似于普通的平衡树,对于普通的平衡树的节点u,其左右子树分别是权值小于u的和权值大于u的,该节点就相

1. [BZOJ]1941: [Sdoi2010]Hide and Seek 题目大意:给出n个二维平面上的点,一个点的权值是它到其他点的最长距离减最短距离,距离为曼哈顿距离,求最小权值.(n<=500,000) 思路:k-d tree裸题. #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; inline int read() { int x;char c; '); )+(x<<)+c-'; ret

K-D Tree K-D Tree可以看作二叉搜索树的高维推广, 它的第 \(k\) 层以所有点的第 \(k\) 维作为关键字对点做出划分. 为了保证划分均匀, 可以以第 \(k\) 维排名在中间的节点为划分节点. 这可以利用 std::nth_element 实现. K-D Tree 支持单点修改. 为了保证 K-D Tree 的平衡性, 可以利用替罪羊树的思想, 在某个子树不平衡时重构这个子树. 同时, 对于每个点可以代表它所有子节点的 \([min(x_i), max(x_i)]\) 的一

VJ传送门 简要题意:给出两个大小均为\(N\)的点集\(A,B\),试在\(A\)中选择一个点,在\(B\)中选择一个点,使得它们在所有可能的选择方案中欧几里得距离最小,求出这个距离 下面给出的两种解法基本上都能够被卡成\(O(n^2)\)-- ① 按照平面最近点对的做法去做,只是在贡献答案的时候加上所属点集不同的限制就可以了. 当然这个可以卡,只要把\(A\).\(B\)集合之间分得很开,而\(A\)集合和\(B\)集合内部的点两两之间的距离很小,这样在分治下去的过程中没法贡献答案,最后在分

Time Limit: 40 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 2579  Solved: 888[Submit][Status][Discuss] Description 因为是OJ上的题,就简单点好了.给出一个长度为n的序列,给出M个询问:在[l,r]之间找到一个在这个区间里只出现过一次的数,并且要求找的这个数尽可能大.如果找不到这样的数,则直接输出0.我会采取一些措施强制在线. Input 第一行为两个整数N,M.M是询问数,N是序列的长度(N<=10000

博客转载自:https://leileiluoluo.com/posts/kdtree-algorithm-and-implementation.html k-d tree即k-dimensional tree,常用来作空间划分及近邻搜索,是二叉空间划分树的一个特例.通常,对于维度为k,数据点数为N的数据集,k-d tree适用于N≫2k的情形. 1)k-d tree算法原理k-d tree是每个节点均为k维数值点的二叉树,其上的每个节点代表一个超平面,该超平面垂直于当前划分维度的坐标轴,并在该

k-d tree + 重构的思想,就能卡过luogu和bzoj啦orz #include <algorithm> #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; int n, m, rot, nowD, opt, uu, vv, ans, rub[1000005], din, cur; const double aph=0.65; struct Point{ int d[2], mn[2], mx[2

听说k-d tree是一个骗分的好东西?(但是复杂度差评??? 还听说绍一的kdt常数特别小? KDT是什么 KDT的全称是k-degree tree,顾名思义,这是一种处理多维空间的数据结构. 例如,给定一张二维图,每次会插入一些点,并且查询一个矩形区域内的点数. 上面这个问题可以离线cdq分治,也可以离线离散化处理,这两个做法可以参见初涉二维数点问题.不过这就是2-d tree基础的应用,使得我们可以在线处理这个问题. 网上关于KDT的解释博客有很多,但我认为在了解了k-d tree的作用之

查询算法的流程 如果查询与当前结点的区域无交集,直接跳出. 如果查询将当前结点的区域包含,直接跳出并上传答案. 有交集但不包含,继续递归求解. K-D Tree 如何划分区域 可以借助下文图片理解. 我们不仅可以将 K-D Tree 理解为一个高维二叉搜索树,通过某一维标准值进行元素的划分. 还可以理解为使用一些直线(线段或射线)将整个空间划分为若干个区域,便于缩小搜索范围,以达到剪枝的目的. 2-D 查询复杂度证明 有问题请在评论区指出,谢谢! 可以知道,时间开销最大的地方在于流程中"有交集但

K-D Tree 这东西是我入坑 ICPC 不久就听说过的数据结构,但是一直没去学 QAQ,终于在昨天去学了它.还是挺好理解的,而且也有用武之地. 目录 简介 建树过程 性质 操作 例题 简介 K-D Tree(KDT , k-Dimension Tree) 是一种可以 高效处理 \(k\) 维空间信息 的数据结构.更具体地说,它是维护了 \(k\) 维空间 \(n\) 个点的数据结构,而且它是一棵平衡树. 建树过程 由于二维的形式是竞赛中最常见而且便于讲解,故以二维的情况为例.所以下面构建的都

一种可以 高效处理 \(k\) 维空间信息 的数据结构. 在正确使用的情况下,复杂度为 \(O(n^{1-\frac{1}{k}})\). K-D Tree 的实现 建树 随机一维选择最中间的点为当前子树的根,每个节点维护当前点的坐标,已经整个子树的矩形坐标. Pink Rabbit 说随机选维度没什么问题. int rt, ID; struct node{ int lc, rc, x[K], L[K], R[K]; } t[N]; inline bool cmp(const node &a,

Range Search (kD Tree) The range search problem consists of a set of attributed records S to determine which records from Sintersect with a given range. For n points on a plane, report a set of points which are within in a given range. Note that you

2648: SJY摆棋子 Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2459  Solved: 834[Submit][Status][Discuss] Description 这天,SJY显得无聊.在家自己玩.在一个棋盘上,有N个黑色棋子.他每次要么放到棋盘上一个黑色棋子,要么放上一个白色棋子,如果是白色棋子,他会找出距离这个白色棋子最近的黑色棋子.此处的距离是 曼哈顿距离 即(|x1-x2|+|y1-y2|) .现在给出N<=500000

这篇随笔是对Wikipedia上k-d tree词条的摘录, 我认为解释得相当生动详细, 是一篇不可多得的好文. Overview A \(k\)-d tree (short for \(k\)-dimensional tree) is a binary space-partitioning tree for organizing points in a \(k\)-dimensional space. \(k\)-d trees are a useful data structure for

题目1: BZOJ 2716 题目大意:给出N个二维平面上的点,M个操作,分为插入一个新点和询问到一个点最近点的Manhatan距离是多少. 算法讨论: K-D Tree 裸题,有插入操作. #include <cstdio> #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <algorithm> using namespace std; const int i

Today, TripAdvisor held a tech talk in Columbia University. The topic is about k-d Tree implemented in TripAdvisor  to efficiently search MASSIVE location tree. Problem Millions of locations, it's tough to perform Nearest Neighbor Search. Solution Us

k-d树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构.主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索). 应用背景 SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树.而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题.针对如何快速而准确地找到查询点的近邻,现在提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法,k-d树就是其中一种. 索引结构中相似性查询有两种基本的方式:一种是范围查询(range searches),另一种是K近邻查询(K