A K-D Tree (còn được gọi là K-Dimensional Tree) là một cây tìm kiếm nhị phân trong đó dữ liệu trong mỗi nút là K- Điểm không gian trong không gian … Trỏ sang trái của không gian này được biểu thị bằng cây con bên trái của nút đó và các điểm ở bên phải của không gian được biểu thị bằng cây con bên phải.
Cây KD có chính xác không?
Các điểm dữ liệu được chia tại mỗi nút thành hai tập hợp. Giống như thuật toán trước, Cây KD cũng là một thuật toán cây nhị phân luôn kết thúc bằng tối đa hai nút … Ở bên phải của hình ảnh bên dưới, bạn có thể thấy vị trí chính xác của các điểm dữ liệu, ở bên trái vị trí không gian của chúng.
Bạn làm cây KD như thế nào?
Xây dựng KD-Cây
- Điểm được chèn đầu tiên trở thành gốc của cây.
- Chọn trục dựa trên độ sâu để trục quay qua tất cả các giá trị hợp lệ. …
- Sắp xếp danh sách điểm theo trục và chọn trung vị làm phần tử trục. …
- Traverse tree cho đến khi nút trống, sau đó gán điểm cho nút.
- Lặp lại đệ quy bước 2-4 cho đến khi tất cả các điểm được xử lý.
Tại sao chúng ta sử dụng cây kd?
KD-tree là một cấu trúc dữ liệu cụ thể để biểu diễn dữ liệu của chúng ta một cách hiệu quảĐặc biệt, KD-tree giúp tổ chức và phân vùng các điểm dữ liệu dựa trên các điều kiện cụ thể. Bây giờ, chúng tôi sẽ thực hiện một số vết cắt căn chỉnh theo trục và duy trì danh sách các điểm nằm trong mỗi một trong các thùng khác nhau này.
Octree có phải là cây kd không?
Dữ liệu của mỗi nút lá trong bộ tám tạo nên cây KD cục bộ. Trong octree, các nút chỉ lưu trữ thông tin của chúng về hộp giới hạn. Mỗi nút lá được cung cấp một giá trị chỉ mục để thuận tiện cho việc nghiên cứu.
