维基百科中的link关于kd-tree存储内部节点中的点。我必须执行NN查询，我想（这里是新手），我理解这个概念。
然而，据说我从计算几何算法和应用程序（De Berg，Cheong，Van Kreveld和Overmars）研究Kd树，第99页第5.2节。我可以看到的主要区别是Overmars放置了分裂数据在内部节点和叶子中数据集的实际点。例如，在2D中，内部节点将保持分割线。
另一方面，维基百科似乎在内部节点和叶子中存储点（而Overmars仅存在于叶子上）。在这种情况下，我们如何进行最近邻搜索？而且，为什么会出现这种差异？
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默认的k-d-tree应该将数据集分割为一个点。然后将此点存储在内部节点上，并在搜索时沿着该树向下走时检查为邻居。
当然你可以有各种各样的kd-trees变体，其中split可能在不同的位置，当没有元素正好在分裂位置时，你不能再在内部节点中有一个。
此外，由于k-d-tree不是动态的，当通过墓碑模拟删除时，内部节点可能只包含一个墓碑（代表一个删除的对象）。