如何在未排序的數組中找到最接近的double

Question

我在離散空間中有一組點，坐標以N double []數組的形式給出。

如：

點T1 = {1.3,2.5,4-3} ---> double [] x = {1.3}，double [] y = {2.5}，double [] z = {4.3}

然后我有一個函數，它在連續空間的所有方向上從給定點生成偏移量，我需要在我的矩陣/雙數組中找到最接近的匹配。

問題是我無法對這些數組進行排序並應用二進制搜索，因為Point的組件很可能在排序后沒有相同的索引。

是否有一些數據結構/算法可以應用於避免迭代搜索最接近的匹配點？

組織點是否更好，以便有一個數組實例描述整個點而不是每個組件的數組？

編輯

看起來理想的解決方案將使用評論中建議的kd樹。 計算機科學算法不是我的領域，因此在我研究該主題時，用kd樹或其他替代方案展示最小例子的答案將是最有幫助的。

Answer 1

如果我理解你的問題，你有N個大小為M的浮點陣列，每個浮點數包含一個沿N維空間軸的點的坐標。 您還有一個浮點數，並且您想要找到浮點數最接近其中一個組件的點的索引。 如果這是正確的，我將創建一個單元數組，其元素是對（值，索引），其中value是組件之一，索引帶來組件所屬點的索引。 然后，您可以使用value作為sorting.key對數組進行排序。 此時，您可以使用float進行二進制搜索。

當然，只有當你有多個浮點數才能搜索時，構建和排序數組才有意義，因為排序將采用O（K log K），K = N * M，之后搜索將采用O（log K）。 如果你只需要搜索一個浮點數，你也可以在數組上進行完整搜索，這將是O（K）。