🔄 Vamana 算法动态演示

最大度数 R: 6
候选集大小 L: 10
剪枝参数 α: 1.2
1.5s
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候选点
最近邻
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🔄 Vamana 算法介绍

📖 算法概述

Vamana是DiskANN中的核心图构建算法，通过迭代优化过程构建高质量的近似最近邻搜索图。它使用贪心搜索和智能剪枝策略，在保证搜索质量的同时控制图的复杂度。

🔧 核心思想

  • 随机图初始化：为每个节点随机分配初始邻居连接
  • 迭代优化：通过贪心搜索为每个节点寻找最优邻居集合
  • RobustPrune剪枝：使用角度剪枝和距离约束优化图结构
  • 度数控制：限制每个节点的最大连接数，平衡质量和效率

🚀 算法优势

🎯
高质量图

通过迭代优化构建高连通性的搜索图

⚡
高效搜索

优化的图结构支持快速的贪心搜索

🔧
参数可调

支持多种参数调节以适应不同场景

💡 应用场景

🔍 大规模检索 🖼️ 图像搜索 📊 向量数据库 🤖 机器学习 🎵 多媒体检索 📝 文档相似性

⚙️ 关键参数

🔢 最大度数 R

  • 控制每个节点的最大连接数
  • 影响图的稠密度和搜索质量
  • 典型值：32-128

📋 候选集大小 L

  • 搜索过程中维��的候选数量
  • 影响构建质量和时间复杂度
  • 通常设为 R 的 1.5-2 倍

✂️ 剪枝参数 α

  • 控制剪枝的激进程度
  • 平衡图质量和构建效率
  • 典型值：1.0-1.5

📈 复杂度分析

构建时间: O(n·L·R)
搜索时间: O(L·log n)
空间复杂度: O(n·R)
by 福强 & Kiro