KD樹 BBF KNN使用C 實現（2）

在上一節中我們講解了kd的構造過程，這裡我們主要講解的kd的搜尋過程，如何查詢距離目標點最近的點。

我們先把kd樹的最鄰近搜尋（knn）的**貼上出來：

private node kdtreefindnearest(node tree, train target)

else
searchnode = searchnode.righnode;
}else if (searchnode.split == 1)
else
searchnode = searchnode.righnode;
}else
else
searchnode = searchnode.righnode;}}
#endregion
nearest = searchpath[searchpath.count - 1]; //獲取搜尋路徑最後乙個節點
searchpath.remove(nearest); //從搜尋路徑中刪除假定的最近鄰節點
//計算兩個節點之間的距離
dist = this.distance(nearest.point, target);
#region 回溯路徑搜尋
node backnode;
int split = -1;
while (searchpath.count > 0)
}else
//確定是否進入子空間搜尋
float distmp = math.abs(target.positionx - backnode.point.positionx);
if (distmp < dist)
else
searchnode = backnode.righnode;
searchpath.add(searchnode); //新增搜尋節點}}
else if (split == 1)
//確定是否進入子空間搜尋
float distmp = math.abs(target.positiony - backnode.point.positiony);
if (distmp < dist)
else
searchnode = backnode.righnode;
searchpath.add(searchnode); //新增搜尋節點}}
else
//確定是否進入子空間搜尋
float distmp = math.abs(target.positionz - backnode.point.positionz);
if (distmp < dist)
else
searchnode = backnode.righnode;
searchpath.add(searchnode); //新增搜尋節點}}
}searchpath.remove(backnode);
}#endregion
return nearest; //返回最近鄰節點
}

下面我們講解一下搜尋過程。

首先，我們從根節點開始搜尋，一直搜尋到目標點所在區域的葉子節點，同時假定葉子節點時距離目標點最近的節點，計算他們之間的歐幾里德距離，並且假定這個距離值最近的距離。即：

double dist = double.maxvalue; //最近鄰和目標點之間的距離

node nearest = null; //最近鄰節點
node searchnode = tree; //根節點
listsearchpath = new list(); //搜尋路徑
#region 檢索搜尋路徑
while (searchnode != null)
else
searchnode = searchnode.righnode;
}else if (searchnode.split == 1)
else
searchnode = searchnode.righnode;
}else
else
searchnode = searchnode.righnode;}}
#endregion
nearest = searchpath[searchpath.count - 1]; //獲取搜尋路徑最後乙個節點
searchpath.remove(nearest); //從搜尋路徑中刪除假定的最近鄰節點
//計算兩個節點之間的距離
dist = this.distance(nearest.point, target);

#region 回溯路徑搜尋

node backnode;
int split = -1;
while (searchpath.count > 0)
}else
//確定是否進入子空間搜尋
float distmp = math.abs(target.positionx - backnode.point.positionx);
if (distmp < dist)
else
searchnode = backnode.righnode;
searchpath.add(searchnode); //新增搜尋節點}}
else if (split == 1)
//確定是否進入子空間搜尋
float distmp = math.abs(target.positiony - backnode.point.positiony);
if (distmp < dist)
else
searchnode = backnode.righnode;
searchpath.add(searchnode); //新增搜尋節點}}
else
//確定是否進入子空間搜尋
float distmp = math.abs(target.positionz - backnode.point.positionz);
if (distmp < dist)
else
searchnode = backnode.righnode;
searchpath.add(searchnode); //新增搜尋節點}}
}searchpath.remove(backnode);
}#endregion

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