请教平面离散点集合中到一定点最近的k（给定）个点的算法

[lingyun1980]

已知平面离散点集合（点数很大），求到一定点最近的k（给定）个点的算法（有求速度很快）。

[lingyun1980]

Voronoi图我了解不多，但三角网生成中可能要用到上面的算法,
在浙大的一篇关于三角网的论文中提到上面的算法,没有具体讲述

[寻开心]

这个问题恐怕是在你的点的管理上吧
如果是散乱点，没有个管理组织方式，计算量怎么都得是O（n）的啊

最近的k个点，建立一个k长度的数组，对最近的k个点做管理才行
如果能够把散乱点分区域管理，可以大大的减少待检测点的数目

[turnerbook]

1 get plan point
2 calculate the distance
3.1 if availabe,inset
.2 else abandon
/////////////////////////////////////////////////////////////


typedef
point(x,y) //平面点
fdpoint(int distance,int amount)//用于保存查找的点,amount表明同等水平的其他点数
end typedef

input
point list[N] //平面点列
point Q0(x0,y0) //给定点
int m //所求的点数
output
//当有点相同水平时按原点列舍取

var note
fdpoint* repoint=new fdpoint(m)
point** spoint=new point*(m)
int n //水平分档数
end var

1 依次从list中取出点Qk(xk,yk)
2 计算l=||QkQ0||
3
.1 if n=0 //这是第一个数据
n=1
repoint[1].distanc=l
repoint[1].amount=1
spoint[i]=&Qk
else
if l<repoint[n].distance //比最后一组距离短
inset1(Qk);

else //l>repoint[f].distance
if mot<m //点不够
inset2(Qk)
else //点已够

[寻开心]

这样的算法理论上讲不是最优的
计算出新的点满足条件后是要插入到k个数组的队列当中的，这个插入操作是费时间

可以参考在n个点当中找第k大的点的O（n）算法
然后从中提取距离比它近的点
但是从解决实际问题的角度来说，引入这样的算法本身似乎不值得

[turnerbook]

先计算所有平面点到给顶点的距离
再对其排序

[gnefuil]

先建一个k阶Voronoi图，需要O(nlogn)的时间
但每次查询只需要O(logn)的时间