我有一个关于在kd-tree算法中划分空格的方法的问题。
假设我在平面上有点，有（x，y）坐标。假设当点在同一行时我们不处于特定情况。我在想为什么我们需要交替分裂坐标，在一个级别上，使用x轴，下一级，使用y轴。重要的是，如果我们只使用x方向来分割空格，我们总是有一个二叉树，搜索算法总是平均采用log（n）（假设我们有相对良好的平衡树）。
当我通过交替分割方向分割空间时，是什么让我更多？我想知道它是否与多维中的一些概率性质相关？
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我认为当您开始搜索树时会出现问题，例如使用窗口查询（矩形查询）。
让我们假设一个矩形数据集，在每个方向上-1,000和1,000之间的点均匀分布。
如果按x排序，那么应该返回(-900 < x < 900) && (1 < y < 10)所有点的查询可能必须扫描几乎整个树。
log(n)搜索仅在您的查询仅限制x而非y时才有效，即(1<x<10) && (-inf<y<+inf)。