我想在C＃中使用数据结构来存储三维点，并使用最近邻搜索，半径搜索和可能的其他操作。 目标是实现细分，三角测量，过滤（中位数和可能的其他），测量，匹配以及其他可能的事情。
我发现k-d树和八叉树是这项工作最常用的数据结构。由于有必要在点云中添加或删除点，因此八叉树似乎是可行的。你知道反对他们的原因吗？
但是，由于需要添加新点，如果一个超出了我的八叉树的边界，我将不得不再次创建整个树，因为我的尺寸已经改变了。有没有解决的办法？这听起来非常昂贵，现在我不能说它是否会经常发生，但是想要做好准备。
是否有关于八角树及其操作的网站/论文，尤其是knn和radius搜索？我发现像PCL这样的库，但对操作的描述而不仅仅是代码将是一个很大的帮助。