A K-D Tree(נקרא גם כ-K-Dimensional Tree) הוא עץ חיפוש בינארי שבו הנתונים בכל צומת הם K- נקודה מימדית ברווח … מצביע שמאלה של החלל הזה מיוצגים על ידי תת-העץ השמאלי של אותו צומת ונקודות מימין לרווח מיוצגות על ידי תת-העץ הימני.
האם KD Tree מדויק?
נקודות הנתונים מפוצלות בכל צומת לשתי קבוצות. כמו האלגוריתם הקודם, גם ה-KD Tree הוא אלגוריתם עץ בינארי המסתיים תמיד בשני צמתים לכל היותר … בצד ימין של התמונה למטה, אתה יכול לראות את המיקום המדויק של נקודות נתונים, בצד שמאל המיקום המרחבי שלהן.
איך יוצרים עץ KD?
בניין KD-Tree
- הנקודה הראשונה שהוכנסה הופכת לשורש העץ.
- בחר ציר בהתבסס על עומק כך שהציר יעבור בין כל הערכים החוקיים. …
- מיין רשימת נקודות לפי ציר ובחר חציון כאלמנט ציר. …
- עבור עץ עד שהצומת ריק, ואז הקצה נקודה לצומת.
- חזור על שלב 2-4 באופן רקורסיבי עד שכל הנקודות יעובדו.
למה אנחנו משתמשים בעץ kd?
KD-עצים הם מבנה נתונים ספציפי לייצוג הנתונים שלנו בפרט, KD-trees עוזר לארגן ולחלק את נקודות הנתונים על סמך תנאים ספציפיים. עכשיו, אנחנו הולכים לבצע כמה חיתוכים מיושרים ציר, ולשמור על רשימות של נקודות שנופלות לכל אחד מהפחים השונים האלה.
האם octree הוא עץ kd?
הנתונים של כל צומת עלה ב-octree מורכבים מעץ KD מקומי. ב-octree, הצמתים מאחסנים רק את המידע שלהם על התיבה התוחמת. לכל צומת עלה ניתן ערך אינדקס לנוחות המחקר.
