简介
bkd-tree 是一个使用 JavaScript 编写的快速 k-d 树索引库，可用于高效处理大量低维数据。它可以被用于查找、范围查询以及最近邻查询等场景。
本文主要介绍使用 npm 包 bkd-tree 对数据进行索引、查询、删除等操作的具体实现。
安装
可以使用 npm 进行安装
npm install bkd-tree
基本概念
在了解 bkd-tree 之前，需要了解一些基本概念。
k-d 树
k-d 树（k-dimensional tree）是一种多维空间数据结构。它可以高效地处理 k 维空间范围查询和最近邻查询等问题。k-d 树对于有大量数据的 k 维空间非常适用。
k-d 树是一个二叉树结构，它的每个节点代表一个 k 维空间的超矩形体。每个节点有一个切分轴，将超矩形体分成两个子节点。子节点通过垂直于切分轴的平面进行分割。在每个节点处，数据被分成两个集合，一部分在左边子树，一部分在右边子树。
bkd-tree
bkd-tree 是一种基于 k-d 树的变形树。相比 k-d 树，它具有更强的数据结构自适应能力。它可以随着需要自动调整分割轴，从而避免退化成链表结构。
bkd-tree 将所有节点逐层编号，从左到右依次编号。每个节点的子节点在树上是横向、纵向相邻的。对于深度相同的节点，编号更小的节点拥有更高的优先级。
基本操作
bkd-tree 支持以下基本操作：
- 插入数据
- 查询数据
- 删除数据
插入数据
示例代码：
const BKDTree = require('bkd-tree');
const tree = new BKDTree([10, 20], [30, 40], [50, 60]);
const point = [70, 80];
const id = 'point-4';
tree.insert(point, id);上述代码中，首先新建了一个 bkd-tree，并向其中插入了三个点。其中每个点均由一个数组表示，数组中的元素依次为各个维度上的坐标值。后续通过 insert 方法将新的 point 插入 bkd-tree，并指定 id 作为它的唯一标识符。
查询数据
查询可以分为范围查询和最近邻查询两种，我们将分别进行介绍。
范围查询
通过查询一个窗口范围内的所有点来实现。示例代码：
const results = tree.query({
low: [0, 0],
high: [100, 100]
});
console.log(results);上述代码中，通过 query 方法查询了一个 window 范围内的所有点。该方法接受一个配置对象，其中 low 和 high 分别指定了窗口的左下角和右上角坐标。返回结果 results 为一个数组，其中包含了在 window 范围内的所有点及其对应的唯一标识符。
最近邻查询
通过查询最接近给定点的 N 个点来实现。示例代码：
-- -------------------- ---- ------- ----- ---- - --- -------- ---- ---- ---- ---- ---- ---- ---- ---- ---- ---- -- ----- ------- - ---------------- --- --- ---------------------
上述代码中，通过 nearest 方法查询了离给定点 [0, 0] 最近的 3 个点。方法接受两个参数，第一个参数为给定点的坐标数组，第二个参数为要查询的点的数量。返回结果 nearest 为一个数组，其中包含了距离给定点最近的 N 个点及其对应的唯一标识符。
删除数据
示例代码：
const deleted = tree.remove('point-3');
console.log(deleted);上述代码中，通过 remove 方法删除了一个已经存在于 bkd-tree 中的点。该方法接受一个参数，该参数为要删除点的唯一标识符。返回结果 deleted 为 true 表示删除成功，为 false 表示删除失败。
总结
以上介绍了 bkd-tree 最基本的操作和概念，通过我们对其的学习和了解，可以更好地使用它来处理海量低维数据。在实际使用中，我们可以参考官方文档进一步深入学习并发掘其更为强大的使用方式。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/5eedac92b5cbfe1ea0610a81