前言
在前端开发中，我们经常需要使用各种第三方的npm包依赖来实现项目中的功能，而neighbourhood是一种非常实用的npm包，它可以帮助我们实现各种常用的临近点查找算法。在本篇文章中，我们将详细介绍如何使用这个npm包来实现功能。
算法简介
首先，我们需要了解一下什么是临近点查找算法。在二维平面上，我们可以将各个点看作是坐标系中的点，那么一个点的临近点指的是距离该点最近的若干个点。临近点查找是一种广泛应用于计算机图形学、计算机视觉及GIS等领域的算法，其应用非常广泛。
安装
使用npm进行安装：
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在项目中引入neighbourhood：
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使用方法
有了neighbourhood包，我们就可以很方便地使用它提供的算法了。下面我们来介绍几个常用的方法：
1. k-nearest-neighbours
该方法是一种用于查找给定点的k个最近邻居的算法，其中k为一个自然数。
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上面的代码中，coordinates是一个包含多个点坐标的数组，queryPoint是一个待查找的点，2表示需要查找的最近邻居数量。程序会根据这些信息返回距离queryPoint最近的两个点，即[[2, 3], [4, 5]]。
2. radius-neighbours
该方法是一种用于查找给定点周围所有在给定半径范围内的邻居的算法。
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上面的代码中，coordinates是一个包含多个点坐标的数组，queryPoint是一个待查找的点，2表示在半径为2的范围内进行查找。程序会根据这些信息返回在该范围内距离queryPoint最近的两个点，即[[2, 3], [4, 5]]。
3. point-in-polygon
该方法是一种用于查找给定点是否在多边形内的算法。
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上面的代码中，polygon是一个多边形的坐标数组，queryPoint是一个待查找的点。程序会根据这些信息返回是否该点在多边形内。
算法的指导意义
neighbourhood是一个非常实用的npm包，它为开发者提供了一个强大的工具，通过使用该包提供的算法，我们可以很方便地在二维平面上查找给定点的临近点或判断一个点是否在多边形内。这些算法可以广泛应用于计算机图形学、计算机视觉及GIS等领域，对于开发商和数据分析师都有很大的帮助。
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