A K-D Tree (også k alt K-Dimensjon alt tre) er et binært søketre der data i hver node er et K- Dimensjon alt punkt i rommet … Peker til venstre av dette rommet er representert av det venstre undertreet til noden og punkter til høyre for rommet er representert av det høyre undertreet.
Er KD Tree nøyaktig?
Datapunktene deles ved hver node i to sett. I likhet med den forrige algoritmen er KD-treet også en binær trealgoritme som alltid ender på maksim alt to noder … På høyre side av bildet nedenfor kan du se den nøyaktige posisjonen til datapunkter, på venstre side den romlige posisjonen til dem.
Hvordan lager du et KD-tre?
Building KD-Tree
- Første innsatte punkt blir roten til treet.
- Velg akse basert på dybde slik at aksen går gjennom alle gyldige verdier. …
- Sorter punktliste etter akse og velg median som pivotelement. …
- Sett treet til noden er tom, og tildel deretter punkt til noden.
- Gjenta trinn 2-4 rekursivt til alle punktene er behandlet.
Hvorfor bruker vi kd-treet?
KD-trær er en spesifikk datastruktur for å effektivt representere våre data Spesielt hjelper KD-trær med å organisere og partisjonere datapunktene basert på spesifikke forhold. Nå skal vi lage noen aksejusterte kutt og vedlikeholde lister over punkter som faller inn i hver av disse forskjellige søppelkassene.
Er octree et tre kd?
dataene for hver bladnode i oktreet består av et lok alt KD-tre. I oktreet lagrer nodene kun informasjonen om avgrensningsboksen. Hver bladnode får en indeksverdi for å gjøre det lettere for forskningen.
