KDTree 解析 、构建

其实KDTree 就是一个二叉树，KDTree的创建、查询和二叉树方法都是类似的，只不过在划分二叉树的时候要考虑k维来划分，而二叉树只考虑一维。

定义：

KDTree是每个节点都为k维点的二叉树。所有非叶子节点可以视作用一个超平面把空间分割成两部分。在超平面左边的点代表节点的左子树，在超平面右边的点代表节点的右子树。超平面的方向可以用(n mod k)（n可以认为是数的层级数，比如k为3 ，即x、

、z三维，那么第一次分就是按x值来分（第一层级）、第二次分就按y值分（第二层级）。。。第四层级又按x值来分二叉树等等。。。。）来选择：每个节点都与k维中垂直于超平面的那一维有关。因此，如果选择按照x轴划分，所有x值小于指定值的节点都会出现在左子树，所有x值大于指定值的节点都会出现在右子树。这样，超平面可以用该x值来确定，其法矢为x轴的单位向量。以使用在多种应用场合，如多维键值搜索。KDtree是二叉树的一种特殊情况。如下图所示：

第一次划分（红色）把根节点（白色）划分成两个节点，然后它们分别再次被划分（绿色）为两个子节点。最后这四个子节点的每一个都被划分（蓝色）为两个子节点。至此已经不能再被划分，最后得到的八个节点称为叶子节点。

有时间传上具体代码 作参考。。。。