我的目标是更有效地实施提出in this question的算法。
考虑两组点（在N空间中.3空间用于RGB颜色空间的示例情况，而 1空间 2空间的解决方案仅在距离计算中不同）。如何在第一组中找到距离其最近邻居最远的第二组中的点？
在1空间的例子中，给定集A：{2,4,6,8}和B：{1,3,5}，答案是 8，因为8距离5（距离B中最近的邻居）3个单位，而A的所有其他成员距离B中最近的邻居只有1个单位。编辑：1空间过于简化，因为排序与距离有关以某种方式，它不是更高的维度。
源问题中的解决方案涉及一组中每个点的强力比较（所有R，G，B，其中512> = R + G + B> = 256且R％4 = 0且G％4 = 0和B％4 = 0）到另一组中的每个点（colorTable）。为了这个问题，忽略第一个集合以编程方式进行详细说明，而不是像第二个集合那样作为存储列表进行迭代。
答案 0 :(得分：10)
首先，您需要在另一组中找到每个元素的最近邻居。
要有效地执行此操作，您需要nearest neighbor算法。就个人而言，我会实现一个kd-tree，因为我在算法类中已经完成了它并且它非常简单。另一个可行的替代方案是R-tree。
对最小集合中的每个元素执行一次此操作。 （从最小的一个元素添加一个元素，然后运行算法以找到它的最近邻居。）
从这里你应该能够获得每个元素的最近邻居列表。
在找到最近邻居对时，将它们保存在排序数据结构中，该结构具有快速添加方法和快速getMax方法，例如heap，按Euclidean distance排序。
然后，一旦完成，只需要求堆最大。
此运行时间分解如下：
N =较小组的尺寸
M =较大集合的大小
所以最后整个算法都是O（N * log M）。
如果您不关心每对的顺序，只需保留到目前为止的最大值，就可以节省一些时间和空间。
*免责声明：这一切都假设您不会使用极高数量的维度，并且您的元素主要是随机分布。
答案 1 :(得分：0)
在我看来，最明显的方法是在一组上构建树结构，以便您可以相对快速地搜索它。 kd-tree或类似的可能是适合的。
完成后，你走过另一组中的所有点，并使用树在第一组中找到最近的邻居，随时跟踪最大值。
构建树的nlog（n）和一次搜索的log（n）所以整个事情应该在nlog（n）中运行。
答案 2 :(得分：0)
为了提高效率，请考虑使用Pigeonhole算法 - 根据它们在n空间中的位置对参考集（您的colorTable）中的点进行分组。这使您可以有效地找到最近的邻居，而无需迭代所有点。
例如，如果你在2空间工作，将你的飞机划分为5 x 5网格，给出25个方格，有25组点。
在3个空间中，将立方体划分为5 x 5 x 5网格，给出125个立方体，每个立方体都有一组点。
然后，为了测试点n，找到包含n的方形/立方体/组以及到这些点的测试距离。如果点n更接近边缘而不是组中最近的邻居，则只需要测试相邻组中的点。
答案 3 :(得分：0)
对于集合B中的每个点，找到集合A中距其最近邻居的距离。
要找到距离每个最近邻居的距离，只要维度数量合理，点数不多，你就可以使用kd-tree，并且你会做很多查询 - 否则它会太贵了，不值得建树。
答案 4 :(得分：0)
也许我误解了这个问题，但是在一个数据集中反转所有坐标上的符号（即将一组坐标乘以-1）并不是最容易的，然后找到第一个最近的邻居（这将是最远的邻居）？您可以使用自己喜欢的knn算法，k = 1。
答案 5 :(得分：-1)
编辑：我的意思是nlog（n），其中n是两个集合大小的总和。
在1-Space集中我可以做这样的事情（伪代码）
使用这样的结构
Struct Item {
int value
int setid
}
（1）最大距离= 0
（2）将所有集合读入项目结构
（3）创建一个指向所有项目的指针数组
（4）通过结构
的Item-＆gt; value字段对指针数组进行排序
（5）从头到尾遍历数组，检查Item-＆gt; setid是否与前一个Item-＆gt; setid不同
if（SetIDs不同）
检查此距离是否大于最大距离，如果这样设置MaxDistance到此距离
返回最大距离。