Re: Wyszukiwanie bliskich punktów w wielowymiarowej przestrzeni

eGospodarka.pl › Grupy › pl.comp.programming › Wyszukiwanie bliskich punktów w wielowymiarowej przestrzeni › Re: Wyszukiwanie bliskich punktów w wielowymiarowej przestrzeni

X-Received: by 2002:a0c:d6c8:: with SMTP id l8mr22187qvi.44.1574295236754; Wed, 20
Nov 2019 16:13:56 -0800 (PST)
X-Received: by 2002:a0c:d6c8:: with SMTP id l8mr22187qvi.44.1574295236754; Wed, 20
Nov 2019 16:13:56 -0800 (PST)
Path: news-archive.icm.edu.pl!news.icm.edu.pl!newsfeed.pionier.net.pl!3.eu.feeder.erj
e.net!feeder.erje.net!weretis.net!feeder7.news.weretis.net!proxad.net!feeder1-2
.proxad.net!209.85.160.216.MISMATCH!j16no8736814qtl.0!news-out.google.com!g53ni
601qtg.0!nntp.google.com!j16no8736809qtl.0!postnews.google.com!glegroupsg2000go
o.googlegroups.com!not-for-mail
Newsgroups: pl.comp.programming
Date: Wed, 20 Nov 2019 16:13:56 -0800 (PST)
In-Reply-To: <5dd4f071$0$524$65785112@news.neostrada.pl>
Complaints-To: g...@g...com
Injection-Info: glegroupsg2000goo.googlegroups.com; posting-host=178.36.217.178;
posting-account=xjvq9QoAAAATMPC2X3btlHd_LkaJo_rj
NNTP-Posting-Host: 178.36.217.178
References: <5dd48322$0$549$65785112@news.neostrada.pl>
<4...@g...com>
<5dd4db9f$0$17363$65785112@news.neostrada.pl>
<5dd4dbf7$0$17363$65785112@news.neostrada.pl>
<9...@g...com>
<5dd4f071$0$524$65785112@news.neostrada.pl>
User-Agent: G2/1.0
MIME-Version: 1.0
Message-ID: <5...@g...com>
Subject: Re: Wyszukiwanie bliskich punktów w wielowymiarowej przestrzeni
From: "M.M." <m...@g...com>
Injection-Date: Thu, 21 Nov 2019 00:13:57 +0000
Content-Type: text/plain; charset="UTF-8"
Content-Transfer-Encoding: quoted-printable
Xref: news-archive.icm.edu.pl pl.comp.programming:214470
[ ukryj nagłówki ]
On Wednesday, November 20, 2019 at 8:51:33 AM UTC+1, Borneq wrote:
> W dniu 20.11.2019 o 07:37, M.M. pisze:
> > Trzeba przeiterować i policzyć, albo najpierw zaindeksować czymś w okolicach
> > kd-tree. Można posłużyć się bazą danych, np. postgres ma indeksy do tego
> > celu, działa dobrze na ogromnych zbiorach danych.
>
> Bardziej chodzi mi o algorytm, czyli kd-tree?

Jeśli chcesz zaindeksować przed wyszukiwaniem, to można próbować kd-tree.
Ale nie tylko, może pomysł z gridem być lepszy.

Pozdrawiam