比较数据库中坐标集的最佳算法

Question

我正在尝试查询指定位置的最近位置 我已经考虑过获得每个点与我所拥有的点之间的距离，但我认为这需要花费很多时间，可能是O（n ^ 2），有没有更好的方法

Answer 1

四元组缩小尺寸，类似于分形。例如，在Bing地图中，四元组也用于平铺。你可以试试我的php解决方案hilbert-curve @ phpclasses.org。它给出了希尔伯特曲线，但也给出了四键。但这不是一个精确的搜索。如果您想要优化搜索，您需要使用harvesine配方。您可以使用边界框来加速搜索。

Answer 2

使用K-D tree或quad-tree或oct-tree。它们实际上并不太难实现，网上也有很好的例子。

这称为Nearest-Neighbor search，维基百科上有大量信息。

使用这些方法通常可以比O（n ² ）做得更好。

K-D树的基本轮廓是：

1. 在X上对坐标进行排序，然后在中间选择值。这个 成为树的根节点。其他值左对分 右。

2. 在左右子树上，对y中的坐标进行排序 选择中间的值，这成为了根 子树。

3. 重复进一步的子树，确保拆分X，然后是Y，然后 X，然后Y.

4. 查询树时，您可以像二元搜索树一样简单地查找树 根据数据的分割方式。最近的邻居将是您登陆的最后一个节点 或者它的父母（我想，已经有一段时间了。）

编辑：如果您正在寻找K近邻，当您搜索K-D树时，您将在矩形指定的范围内进行搜索。您可以以相同的方式搜索子树，但必须确保整个矩形在节点的左侧，右侧，上方或下方（基于您的拆分方式）。如果矩形中包含节点，则递归其子树。原则上你仍然可以使用这种方法比O（n ² ）更好。