我在由（x，y）坐标定义的图形上有一组N个点，以及一个具有成对距离的表格。我希望生成一个表格，其中包含相对“亲密度排名”，例如如果closeness [5] [9] == 4，则节点9是相对于节点5的第四个最接近的项目。
这样做的显而易见的方法是生成一个indeces列表并根据d [i] [j]＆lt;对于每个i（1＆gt; n），d [i] [k]，然后通过排序[5] [4] == 9的知识来转换表意味着亲近[5] [9] == 4。
这将需要O（n²logn）时间。我觉得可以有一种更有效的方式。有什么想法吗？
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好的，我打算尝试一下这个。
背景知识：这个问题与k最近邻有关。我不确定你是如何产生成对距离的，但k-d树非常适合解决这类问题。
现在，即使您使用kd树，它也会有所帮助（您只需查询所需内容，而不是对所有点进行排序）：在O（N log N）时间内构建树，然后为最近的K要查询的点数，每个点都需要O（log N）时间。最后，您正在查看O（N log N）+ O（NK log N）。
好的，现在，实际的启发式部分。这取决于您的数据，您可能希望看到它们是相距还是相距很远。但是，您可以尝试分而治之的方法，将平面划分为分档。当您需要找到最近的点时，找出您正在使用的点属于哪个bin，然后您只使用相邻的bin，并在需要更多点时探索更多相邻的bin。
希望这有帮助，祝你好运。