向量的相似度，请问如何设计一个二叉树，让搜索复杂度从O(N)降低到O(lgN)

[超级大笨狼]

有几万个不同的向量，数字都是1-100内的小正整数
[1,3,27,8,6,12,7,19....]
[4,23,27,18,6,12,7,23....]
[1,33,27,8,16,12,37,56....]
....
几万个

向量长度，就是逗号个数相同，每个都是4000

找出和输入向量，最相似的那个。
比如输入：
[10,3，2,7,18,6,2,7,9....]

相似度用向量夹角余弦值。q和d


请问如何设计一个二叉树，让搜索复杂度从O(N)降低到O(lgN)

数据请随机模拟即可。

[超级大笨狼]

降低到O(lgN)笔误，呵呵~~

[超级大笨狼]

笔误已修改

[超级大笨狼]

就是给出一个比较规则Icompare

[绿色夹克衫]

kdTree似乎比较合适，但效率未必有这么乐观。可以先弄一个做测试，先看准确率，效率方面还可以通过简化向量里面的信息来提高效率。

[超级大笨狼]

那又回到C均值聚类核算法里了，要求出核在哪里，正头痛呢。
下周丢给算法小组去研究了，耗费我太多精力了。

[woshi_ziyu]

[Quote=引用 5 楼 superdullwolf 的回复:]

那又回到C均值聚类核算法里了，要求出核在哪里，正头痛呢。
下周丢给算法小组去研究了，耗费我太多精力了。
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