检查点之间最近距离的最快方法

Question

我有2本字典。 两者都具有索引和世界空间位置的键值对。

就像是：

{
  "vertices" : 
  {
    1: "(0.004700, 130.417480, -13.546420)",
    2: "(0.1, 152.4, 13.521)",
    3: "(58.21, 998.412, -78.0051)"
  }
}

词典1将始终具有大约20至100个条目，词典2将始终具有大约10,000个条目。

对于字典1中的每个点，我想找到字典2中最接近它的点。 最快的方法是什么？ 对于字典1中的每个条目，循环浏览字典2中的所有条目 ，然后返回最接近的条目 。

一些未经测试的伪代码：

for point, distance in dict_1.iteritems():
    closest_point = get_closest_point(dict_1.get(point))


def get_closest_point(self, start_point)

    furthest_distance = 2000000
    closest_point = 0

    for index, end_point in dict_1.iteritems():
        distance = get_distance(self, start_point, end_point)
        if distance < furthest_distance:
            furthest_distance = distance
            closest_point = closest_point

    return closest_point

我认为这样会起作用。 “问题”是，如果我在字典1中有100个条目，它将是100 x 10,000 = 1,000,000次迭代。 在我看来，这似乎并不很快或优雅。

在Maya / Python中是否有更好的方法？

编辑：只是想评论一下，我以前使用过closestPointOnMesh节点，它工作得很好，并且如果您要检查的点实际上是网格的一部分，则容易得多。 您可以执行以下操作：

selected_object = pm.PyNode(pm.selected()[0])
cpom = pm.createNode("closestPointOnMesh", name="cpom")

for vertex, distance in dict_1.iteritems():
    selected_object.worldMesh >> cpom.inMesh

    cpom.inPosition.set(dict_1.get(vertex))
    print "closest vertex is %s " % cpom.closestVertexIndex.get()

来自该节点的即时答复，一切都很轻松。 但是，如果要检查的点列表不是网格的一部分，则不能使用它。 实际上是否可能/愿意：

• 根据字典2中的点构造网格
• 与最近的PointOnMesh节点一起使用网格
• 删除网格

Answer 1

您肯定需要非平凡数量点的加速结构。 您想要的是KD树或八叉树-KD树在搜索中性能更高，但构建速度较慢，并且可能更难编码。 同样，由于八进制是空间的而不是二进制的，因此它们可能会使进行琐碎的测试变得更加容易。

您可以在此处获取python八叉树： http ： //code.activestate.com/recipes/498121-python-octree-implementation/

如果您要进行大量距离检查，则肯定要使用Maya API向量类进行实际的数学比较-尽管这将比同等的python快很多，但要快得多。 如果您不太了解API，则可以从pymel.datatypes获取这些信息，尽管使用更新的API2版本非常容易。

Answer 2

您需要所谓的KD树。 用第二个字典中的点构建KD树，并查询最接近第一个字典中每个点的点。

我不熟悉maya，如果可以使用scipy，则可以使用this 。

PS：似乎是在C ++中实现此 。