我有一组具有经度和纬度坐标的对象，我需要能够将另一组对象与最接近的项进行匹配。简单的最近邻居的东西。我最好的想法是将经/纬度坐标转换为3D坐标，然后存储在K-d树或八叉树中，以便以后查找。对于所有实际目的，它都应该工作并且足够好（请参阅：kdtree for geospatial point search），但是感觉有些不对劲。我认为这实际上是3D空间中的2D流形的一部分。
是否有更合适的结构可以使用？还是我只是对此考虑过度？
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甚至维基百科说：
k-d树（k维树的缩写）是一种空间划分数据结构，用于组织 k维空间中的点。
因此继续使用2D点（不将它们投影到3D或类似的东西）。
将它们插入树中，然后以对数时间查询树-在那里，一切都愉快！