KD-Tree 算法可视化

交互式演示KD-Tree的构建过程、分割平面以及最近邻查询操作

控制面板

数据点设置

5 15 30

KD-Tree 操作

最近邻查询

可视化区域

就绪 - 请生成数据点

步骤说明

请生成数据点并开始构建KD-Tree，这里将显示每一步的详细说明。

KD-Tree 结构 节点: 蓝色=未访问, 橙色=已访问, 粉色=当前处理

构建KD-Tree后将显示树结构

算法信息

KD-Tree（k-dimensional tree）是一种用于组织k维空间中点的数据结构，常用于高维空间中的最近邻搜索和范围搜索。

构建过程：算法通过递归选择分割轴和分割点，将空间划分为两个部分，形成二叉树结构。在2D情况下，通常交替使用x轴和y轴进行分割。

查询过程：通过比较查询点与分割点的位置，优先搜索可能包含最近邻的子树，同时通过计算边界距离决定是否需要搜索另一棵子树。