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[转载发布] Vantage Point Tree / VP树

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    灌水之王

    发表于 2024-4-19 17:24:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
    VP树是由Peter N. Yianilos 在1993年的论文Data Structures and Algorithms for Nearest Neighbor Search in General Metric Spaces中提出的一种搜索度量空间(Metric Space)的二叉搜索树。

    用途:
    最邻近搜索。任何在度量空间的数据都可以生成VP树进行搜索。
    度量空间定义(来自http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BA%A6%E9%87%8F%E7%A9%BA%E9%97%B4):
       1. d(x, y) ≥ 0 (非负性)
       2. d(x, y) = 0 当且仅当 x = y (不可区分者的同一性)
       3. d(x, y) = d(y, x) (对称性)
       4. d(x, z) ≤ d(x, y) + d(y, z) (三角不等式)。
    在RM中可能的应用:
    1. 坐标系就是度量空间,可用于给出一个点,寻找一定半径内的所有点(测试工程的测试就是这个)
    2. 拼写纠错,词汇之间的编辑距离也是度量距离

    优点:
    搜索复杂度:O(log(N)),当然随着搜索半径的增加,复杂度会增加。例如你有一本10万字的词典,给你一个词,搜索所有只差一个字母的词,全部词遍历一次的话要访问10万个词,用VP树最优化的情况下只需要访问(log(100000)/log(2)约等于17)个词。

    缺点:
    由于VP树是静态的,无法在其身上实现插入和删除操作。
    大量距离查询操作,所以最好能缓存距离查询。
    更先进的最邻近搜索算法请参考下面的链接或Google。

    扩展阅读:
    http://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor_search

    下面是VP树的实现代码,不保证优化,仅供参考:测试工程下载:

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