Question

我尝试在geoida数据库中找到第二个数据库中存储的每个点的最近点。这可能接近，这是非常缓慢的。 geoida.db存储+55000坐标

import sqlite3
from kdtree import KDTree

database = sqlite3.connect('geoida.db')
cursor = database.cursor()
cursor.execute("select lat, lon  from coords")
geoid = cursor.fetchall()

database = sqlite3.connect('F.tsj')
cursor = database.cursor()
cursor.execute("select C1, C2 from tblSoPoints") 
results = cursor.fetchall()
for line in results:
    tree = KDTree.construct_from_data(geoid)
    nearest = tree.query(query_point=line, t=2)
    print nearest[0]

两个数据库都包含纬度和经度

Answer 1

为什么一遍又一遍地构建KDTree？在我看来，你应该构建一次并查询每一点。构造树是O（N log N）（或O（N（log N）^ 2），取决于算法）所以这样做N次使得算法O（N ^ 2 log N）。构造一次树并查询它将使复杂度保持在O（N log N）。

Answer 2

只需在循环外创建树：

tree = KDTree.construct_from_data(geoid)
for line in results:
  nearest = tree.query(query_point=line, t=2)

如何使用python在2d网格中找到最近的邻居点坐标

2 个答案: