KD树(kd tree)

维基百科介绍: http://en.wikipedia.org/wiki/Kdtree

  KD树是一种能在 O(N) 时间内把平面划分成若干个区域,然后在均摊 O(logN) 的时间内找到某个区域内所有点的数据结构。

其思想是,每次把当前处理的区域按照点数分成两部分,然后对两部分进行递归处理。。。

分成两部分有两种策略:

  一种是横着竖着横着竖着交替划分。。

  一种是把坐标跨度大的那一维划分成两部分。

似乎没什么影响。

上图是一种可行的划分方式。每次找到当前处理点集中的中点,以这个中点为分界线把区间划分成两部分和。注意中点是作为分界线不参与下一轮处理。

查询一个点的最近点时,首先令最近距离为,然后在KD树中查找,首先和当前区间的中点求一次距离更新答案,然后再根据该点和中点的关系决定是去左区间还是右区间,如果正好在分界线上那么两边都过去吧。

这里还有个问题,可能点被分到了左区间,但是可能和右区间的某个点比较近。那么怎么办。?

假设这个点到分界线的距离已经是大于等于当前最优答案了,那么另一个区间的所有点到这个点的距离都比当前最优答案远,只有这时候不需要考虑另一个区间。

复杂度分析均摊下来的确是 O(N),详情可以参观一下《计算几何:算法与应用》那本书。

STL中提供了一个叫做nth_element的函数,可以在O(n)的复杂度下找到序列的第k大数并且把序列以第k大为界分为两半,用这个就能写出很短的建树过程了。

bool Div[MaxN];\\记录这个区间是用什么体位划分的


void BuildKD(int l, int r, Point p[])\\记得备份一下p
{ 
       if (l > r) return; 

       int mid = l + r >> 1; 

       int minX, minY, maxX, maxY; 

       minX = min_element(p + l, p + r + 1, cmpX)->x; 

       minY = min_element(p + l, p + r + 1, cmpY)->y; 

       maxX = max_element(p + l, p + r + 1, cmpX)->x; 

       maxY = max_element(p + l, p + r + 1, cmpY)->y; 

       Div[mid] = (maxX - minX >= maxY - minY); 

       nth_element(p + l, p + mid, p + r + 1, Div[mid] ? cmpX : cmpY);

       BuildKD(l, mid - 1, p); 

       BuildKD(mid + 1, r, p);

}

查找的时候照着思路写就可以了。

void Find(int l, int r, Point a, Point p[])
{ 
    if (l > r) return; 

    int mid = l + r >> 1; 

    long long dist = dist2(a, p[mid]); 

    if (dist > 0)//如果有重点不能这样判断 

        res = min(res, dist); 

    long long d = Div[mid] ? (a.x - p[mid].x) : (a.y - p[mid].y); 

    int l1, l2, r1, r2; l1 = l, l2 = mid + 1; r1 = mid - 1, r2 = r; 

    if (d > 0)     swap(l1, l2), swap(r1, r2); 

    Find(l1, r1, a, p); 

    if (d * d < res)      Find(l2, r2, a, p);

}

这份KD树是参照佐倉杏子的代码学习的。Orz。
相关题目:In case of failure

#include<iostream>

#include<algorithm>

using namespace std;

const int N = 100000;

 

struct Point{

  int x,y;

}p[N+10],tmp[N+10];

int Div[N+10];

long long ret;

 

int cmpx(const Point &a,const Point &b){

  return a.x < b.x;

}

int cmpy(const Point &a,const Point &b){

  return a.y < b.y;

}

 

void Build(int l,int r,Point Q[]){

  if(l > r) return;

  int m = (l+r)>>1;

  int minx = min_element(Q+l,Q+r+1,cmpx)->x;

  int miny = min_element(Q+l,Q+r+1,cmpy)->y;

  int maxx = max_element(Q+l,Q+r+1,cmpx)->x;

  int maxy = max_element(Q+l,Q+r+1,cmpy)->y;

  Div[m] = (maxx-minx) >= (maxy-miny);

  nth_element(Q+l,Q+m,Q+r+1,(Div[m]?cmpx:cmpy));

  Build(l,m-1,Q);

  Build(m+1,r,Q);

}

long long dis(Point a,Point b){

  return 1LL*abs(a.x-b.x)*abs(a.x-b.x)+1LL*abs(a.y-b.y)*abs(a.y-b.y);

}

void find(int l,int r,Point q){

  if(l > r) return;

  int m = (l+r)>>1;

  long long dist = dis(q,tmp[m]);

  if( dist > 0 ) ret = min(ret,dist);
  
  int d = Div[m] ? (q.x-tmp[m].x) : (q.y-tmp[m].y);

  int l1,l2,r1,r2;

  l1 = l, r1 = m-1;

  l2 = m+1,r2 = r;

  if(d > 0) swap(l1,l2),swap(r1,r2);

  find(l1,r1,q);

  if( 1LL*d*d < ret ) 

  find(l2,r2,q);

}

int main(){

  int t,n; scanf("%d",&t);

  while(t-- && scanf("%d",&n)){

    for(int i = 0; i < n; i++)

      scanf("%d%d",&p[i].x,&p[i].y);

    memcpy(tmp,p, sizeof(p));

    Build(0,n-1,tmp);

    for(int i = 0; i < n; i++){

      ret = (1LL<<60);

      find(0,n-1,p[i]);

      printf("%I64d\n",ret);

    }

  }
  
  return 0;
}
原文地址:https://www.cnblogs.com/yefeng1627/p/2842829.html