A K-D Tree (även kallat K-Dimensional Tree) är ett binärt sökträd där data i varje nod är en K- Dimensional punkt i rymden … Pekar till vänster av detta utrymme representeras av det vänstra underträdet i den noden och punkter till höger om utrymmet representeras av det högra underträdet.
Är KD Tree exakt?
Datapunkterna delas vid varje nod i två uppsättningar. Liksom den tidigare algoritmen är KD-trädet också en binär trädalgoritm som alltid slutar på maxim alt två noder … På höger sida av bilden nedan kan du se den exakta positionen för datapunkter, på vänster sida den rumsliga positionen för dem.
Hur gör man ett KD-träd?
Building KD-Tree
- Första infogade punkten blir roten till trädet.
- Välj axel baserat på djup så att axeln går igenom alla giltiga värden. …
- Sortera punktlistan efter axel och välj median som pivotelement. …
- Förflytta trädet tills noden är tom, tilldela sedan punkt till noden.
- Upprepa steg 2-4 rekursivt tills alla punkter har behandlats.
Varför använder vi kd-träd?
KD-träd är en specifik datastruktur för att effektivt representera vår data I synnerhet hjälper KD-träd att organisera och partitionera datapunkterna baserat på specifika förhållanden. Nu ska vi göra några axelinriktade skärningar och upprätthålla listor över punkter som faller i var och en av dessa olika fack.
Är octree ett träd kd?
data för varje lövnod i octree utgörs av ett lok alt KD-träd. I okträdet lagrar noderna endast sin information om bounding box. Varje bladnod ges ett indexvärde för att underlätta forskningen.
