如何在建造kd树时正确选择切割尺寸？

Question

最近我正在挖掘kd-tree，并且在选择切割尺寸方面找到了一些有趣的东西。通过一些技术博客，有两种方法：

1. 如果点维度表示为 k ，则在 0 深度我们选择维度 1 ，和 1 深度我们选择尺寸 2 ，直到（ k - 1 ） - 深度我们选择尺寸 k 。然后再次在 k 深度我们选择尺寸 1 等等。在二维空间中，表示为（ x，y ），切割尺寸将选择为 x，y，x，y，...
2. 另一种方法是计算每个维度中所有值的方差，并选择最大值作为切割维度。

所以，我想知道哪种方法更适合构建kd-tree。或者如果他们都有自己的情况，我们应该在什么情况下使用？

提前致谢！

Answer 1

我建议2.比1更好的替代方案。如果你需要kd树中的良好平衡，因为越多的方差是点被分配到切割维度的任一侧的机会。 kd树越平衡，找到查询点就越需要比较。树的较高级别比较低级别更需要平衡，因为更高级别的查询时间在更高级别实现，因此首先考虑最高方差。

Answer 2

如果您只是通过尺寸循环，则可以保存存储空间以跟踪您使用的尺寸。由于存储器效率高，无节点k-d树可以很好地执行，因为它有0个内存开销。