Octree最近的邻居搜索

Question

NN算法如何在八叉树上工作？ 我一直在寻找一个很好的解释，但是大多数时候人们只是说使用KD-tree。 我做不到，我需要一步一步地可视化NN算法。

我认为最合乎逻辑的方式是：

1）找到该点所属的子八分位。

2）计算到该八分位数中最近点的距离

3）检查在该距离内是否与相邻八分圆重叠

4）如果找到较近的点，请重新计算搜索距离。

5）重复直到遍历所有可能的八分圆

6）返回最接近的点

但是我不能为此想出一个很好的逐步可视化方法。

Answer 1

要查找最接近搜索点的点，或按距离增加的顺序获取点列表，可以使用优先级队列，该队列可以同时包含点和树的内部节点，从而可以按距离顺序将其删除。

对于点（叶），距离就是该点到搜索点的距离。 对于内部节点（八分圆），该距离是从搜索点到可能在八分圆中的任何点的最小距离。

现在，要进行搜索，只需将树的根放在优先级队列中，然后重复：

1. 删除优先级队列的头部；
2. 如果队列的开头是一个点，则它是树中尚未返回的最接近的点。 您知道这一点，因为如果任何内部节点可能有一个更近的点，那么它将首先从优先级队列中返回；
3. 如果队列的头是一个内部节点，则将其子级放回队列

这将按与搜索点的距离增加的顺序生成树中的所有点。 相同的算法也适用于KD树。