KD 트리 균형을 조정할 때 중간 값을 찾아 왼쪽 하위 트리와 그 오른쪽에있는 모든 요소를 줄여야합니다. 그러나 중앙값과 동일한 값을 가진 요소가 여러 개 있으면 어떻게됩니까? 그들은 왼쪽 하위 트리, 오른쪽에 들어가거나 그들을 버립니 까? 여러 가지 일을 시도했기 때문에 가장 가까운 이웃 검색 알고리즘의 결과에 영향을주고 트리의 지정된 섹션에 대한 모
주어진 포인트로 작업하는 k-d 트리를 구현했습니다. 예를 들어 트리에 점을 추가 한 다음 주어진 x, y 좌표에 가장 가까운 점을 찾을 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 x와 y 좌표, 너비 및 높이를 제공하는 등 사각형으로 작업하려면이 기능을 확장하고 싶습니다. 그런 다음 범위 쿼리와이 구조에서 가장 가까운 이웃 검색을 수행 할 수 있기를 원합니다. 직
kd 트리와 관련된 모든 작업을 시도 할 때마다 다음과 같은 오류가 발생합니다. 이상하게도, 바로 며칠 전이 코드가 제대로 작동하고 있었고 동료의 컴퓨터에서도 계속 작동합니다 (동일한 Repo를 사용하고 있습니다). 는 는 상관없이 내가 전달 것을.가 사람이 어떤 통찰력을 제공 할 수 일어나지 않을 것 같다? File "filename.py", line 6
k-d trees에 대한 위키 백과 항목을 보면 2D 공간을 직사각형으로 나누는 점과 평면으로 구성된 illustration이 표시됩니다. 제 질문은 어떻게 결과 집합의 사각형을 얻습니까? 나는 잎 노드에 대한 각각의 '경로'가 내게 경계를 줄 것이라고 생각했다. 임의의 깊이에서 N 포인트에 대해이 작업을 수행하는 일반적인 방법이 있습니까? 내가 입력하지
quadtree와 kd-tree의 주요 차이점은 무엇입니까? 나는 여러 차원에서 점수를 나누었다 고 이해하지만, 왜 다른 점을 하나씩 사용해야하는지 이해하지 못합니다. 주어진 영역에 얼마나 많은 점 (2D 점)이 있는지 계산할 수있는 구조가 필요합니다. 기본적으로 지점 클러스터를 감지하려고합니다.
현재 일부 n 차원 데이터를 신속하게 쿼리하기 위해 몇 가지 kd 트리를 만드는 방법을 찾고 있습니다. 그러나, 나는 내가에 기반을 조회 할 수 있도록하려는 내 데이터가 id -> {data: somedata, coordinate: x, y} 로 구성 scipy의 KD 트리 알고리즘을 사용하여 몇 가지 문제에 봉착 좌표와 K-가장 가까운 이웃의 식별자뿐만
위키에서 k-d 트리 설명을 읽었습니다. 위키는 k-d 트리가 포인트를 유지한다고 말합니다. 나는 삼각형의 메쉬를 가지며 원통형 및 점 대 점 쿼리와 효과적인 계산 교차점을위한 구조가 필요합니다. 제가 이해하는 바와 같이, 평면으로 메시를 분할하면 많은 삼각형이 그 평면과 교차 할 수 있습니다. 그래서 내가 무슨 소리를하니? 왼쪽 및 오른쪽 하위 상자에 삼
지난 달 나는 photomosaic 웹 사이트에서 작업했습니다. PHP로 모든 것을 구축하고 잘 작동합니다. 내가 싫어하는 유일한 것은 실행 시간입니다. 이것은 선형 비교 검색 때문에 너무 오래 생각합니다. 그래서 나는 검색 시간을 향상시키는 방법에 대해 물어 보았고 대부분의 사람들은 k- 이웃을 더 빨리 만드는 KD- 트리의 방향으로 나를 지적했다. 그래