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【Java】 KNN算法中KD树的应用
作者:清风444 / 发布于2015/10/19/ 720
KD树是一个二叉树，表示对K维空间的一个划分，可以进行快速检索（那KNN计算的时候不需要对全样本进行距离的计算了）

	import java.util.ArrayList;
	import java.util.List;
	
	public class KDTree {
	
	 public static void main(String[] args) {
	 List<Node> nodeList=new ArrayList<Node>();
	 nodeList.add(new Node(new double[]{2,3}));
	 nodeList.add(new Node(new double[]{5,4}));
	 nodeList.add(new Node(new double[]{9,6}));
	 nodeList.add(new Node(new double[]{4,7}));
	 nodeList.add(new Node(new double[]{8,1}));
	 nodeList.add(new Node(new double[]{7,2}));
	
	 KDTree kdTree=new KDTree();
	 Node root=kdTree.buildKDTree(nodeList,0);
	 System.out.println(root);
	 System.out.println(kdTree.searchKNN(root,new Node(new double[]{2.1,3.1}),2));
	 System.out.println(kdTree.searchKNN(root,new Node(new double[]{2,4.5}),1));
	 System.out.println(kdTree.searchKNN(root,new Node(new double[]{2,4.5}),3));
	 }
	
	 static class Node implements Comparable<Node>{
	 public double[] data;//树上节点的数据 是一个多维的向量
	 public double distance;//与当前查询点的距离 初始化的时候是没有的
	 public Node left,right,parent;//左右子节点 以及父节点
	 public int dim=-1;//维度 建立树的时候判断的维度
	
	 public Node(double[] data)
	 {
	 this.data=data;
	 }
	
	 /**
	 * 返回指定索引上的数值
	 * @param index
	 * @return
	 */
	 public double getData(int index)
	 {
	 if(data==null || data.length<=index)
	 return Integer.MIN_VALUE;
	 return data[index];
	 }
	
	 @Override
	 public int compareTo(Node o) {
	 if(this.distance>o.distance)
	 return 1;
	 else if(this.distance==o.distance)
	 return 0;
	 else return -1;
	 }
	
	 /**
	 * 计算距离 这里返回欧式距离
	 * @param that
	 * @return
	 */
	 public double computeDistance(Node that)
	 {
	 if(this.data==null || that.data==null || this.data.length!=that.data.length)
	 return Double.MAX_VALUE;//出问题了 距离最远
	 double d=0;
	 for(int i=0;i<this.data.length;i++)
	 {
	 d+=Math.pow(this.data[i]-that.data[i], 2);
	 }
	
	 return Math.sqrt(d);
	 }
	
	 public String toString()
	 {
	 if(data==null || data.length==0)
	 return null;
	 StringBuilder sb=new StringBuilder();
	 for(int i=0;i<data.length;i++)
	 sb.append(data[i]+" ");
	 sb.append(" d:"+this.distance);
	 return sb.toString();
	 }
	 }
	
	
	 /**
	 * 构建kd树 返回根节点
	 * @param nodeList
	 * @param index
	 * @return
	 */
	 public Node buildKDTree(List<Node> nodeList,int index)
	 {
	 if(nodeList==null || nodeList.size()==0)
	 return null;
	 quickSortForMedian(nodeList,index,0,nodeList.size()-1);//中位数排序
	 Node root=nodeList.get(nodeList.size()/2);//中位数 当做根节点
	 root.dim=index;
	 List<Node> leftNodeList=new ArrayList<Node>();//放入左侧区域的节点 包括包含与中位数等值的节点-_-
	 List<Node> rightNodeList=new ArrayList<Node>();
	
	 for(Node node:nodeList)
	 {
	 if(root!=node)
	 {
	 if(node.getData(index)<=root.getData(index))
	 leftNodeList.add(node);//左子区域 包含与中位数等值的节点
	 else
	 rightNodeList.add(node);
	 }
	 }
	
	 int newIndex=index+1;//进入下一个维度
	 if(newIndex>=root.data.length)
	 newIndex=0;//从0维度开始再算
	 root.left=buildKDTree(leftNodeList,newIndex);//添加左右子区域
	 root.right=buildKDTree(rightNodeList,newIndex);
	
	 if(root.left!=null)
	 root.left.parent=root;//添加父指针
	 if(root.right!=null)
	 root.right.parent=root;//添加父指针
	 return root;
	 }
	
	
	 /**
	 * 查询最近邻
	 * @param root kd树
	 * @param q 查询点
	 * @param k
	 * @return
	 */
	 public List<Node> searchKNN(Node root,Node q,int k)
	 {
	 List<Node> knnList=new ArrayList<Node>();
	 Node almostNNode=searchLeaf(root,q);//近似最近点
	
	
	 while(almostNNode!=null)
	 {
	 double curD=q.computeDistance(almostNNode);//最近近似点与查询点的距离 也就是球体的半径
	 almostNNode.distance=curD;
	 maintainMaxHeap(knnList,almostNNode,k);
	 if(almostNNode.parent!=null &&
	 curD>Math.abs(q.getData(almostNNode.parent.dim)-almostNNode.parent.getData(almostNNode.parent.dim)))
	 {
	 //这样可能在另一个子区域中存在更加近似的点
	 Node brother=getBrother(almostNNode);
	 brother.distance=q.computeDistance(brother);
	 maintainMaxHeap(knnList,brother,k);
	 }
	
	 almostNNode=almostNNode.parent;//返回上一级
	 }
	
	 return knnList;
	 }
	
	 /**
	 * 获取兄弟节点
	 * @param node
	 * @return
	 */
	 public Node getBrother(Node node)
	 {
	 if(node==node.parent.left)
	 return node.parent.right;
	 else
	 return node.parent.left;
	 }
	
	 /**
	 * 查询到叶子节点
	 * @param root
	 * @param q
	 * @return
	 */
	 public Node searchLeaf(Node root,Node q)
	 {
	 Node leaf=root,next=null;
	 int index=0;
	 while(leaf.left!=null || leaf.right!=null)
	 {
	 if(q.getData(index)<leaf.getData(index))
	 {
	 next=leaf.left;//进入左侧
	 }else if(q.getData(index)>leaf.getData(index))
	 {
	 next=leaf.right;
	 }else{
	 //当取到中位数时 判断左右子区域哪个更加近
	 if(q.computeDistance(leaf.left)<q.computeDistance(leaf.right))
	 next=leaf.left;
	 else
	 next=leaf.right;
	 }
	 if(next==null)
	 break;//下一个节点是空时 结束了
	 else{
	 leaf=next;
	 if(++index>=root.data.length)
	 index=0;
	 }
	 }
	
	 return leaf;
	 }
	
	 /**
	 * 维护一个k的最大堆
	 * @param listNode
	 * @param newNode
	 * @param k
	 */
	 public void maintainMaxHeap(List<Node> listNode,Node newNode,int k)
	 {
	 if(listNode.size()<k)
	 {
	 maxHeapFixUp(listNode,newNode);//不足k个堆 直接向上修复
	 }else if(newNode.distance<listNode.get(0).distance){
	 //比堆顶的要小 还需要向下修复 覆盖堆顶
	 maxHeapFixDown(listNode,newNode);
	 }
	 }
	
	 /**
	 * 从上往下修复 将会覆盖第一个节点
	 * @param listNode
	 * @param newNode
	 */
	 private void maxHeapFixDown(List<Node> listNode,Node newNode)
	 {
	 listNode.set(0, newNode);
	 int i=0;
	 int j=i*2+1;
	 while(j<listNode.size())
	 {
	 if(j+1<listNode.size() && listNode.get(j).distance<listNode.get(j+1).distance)
	 j++;
	
	 if(listNode.get(i).distance>=listNode.get(j).distance)
	 break;
	
	 Node t=listNode.get(i);
	 listNode.set(i, listNode.get(j));
	 listNode.set(j, t);
	
	 i=j;
	 j=i*2+1;
	 }
	 }
	
	 private void maxHeapFixUp(List<Node> listNode,Node newNode)
	 {
	 listNode.add(newNode);
	 int j=listNode.size()-1;
	 int i=(j+1)/2-1;//i是parent节点
	 while(i>=0)
	 {
	
	 if(listNode.get(i).distance>=listNode.get(j).distance)
	 break;
	
	 Node t=listNode.get(i);
	 listNode.set(i, listNode.get(j));
	 listNode.set(j, t);
	
	 j=i;
	 i=(j+1)/2-1;
	 }
	 }
	
	
	
	 /**
	 * 使用快排进进行一个中位数的查找 完了之后返回的数组size/2即中位数
	 * @param nodeList
	 * @param index
	 * @param left
	 * @param right
	 */
	 private void quickSortForMedian(List<Node> nodeList,int index,int left,int right)
	 {
	 if(left>=right || nodeList.size()<=0)
	 return ;
	
	 Node kn=nodeList.get(left);
	 double k=kn.getData(index);//取得向量指定索引的值
	
	 int i=left,j=right;
	 while(i<j)
	 {
	 while(nodeList.get(j).getData(index)>=k && i<j)
	 j--;
	 nodeList.set(i, nodeList.get(j));
	 while(nodeList.get(i).getData(index)<=k && i<j)
	 i++;
	 nodeList.set(j, nodeList.get(i));
	 }
	 nodeList.set(i, kn);
	 if(i==nodeList.size()/2)
	 return ;//完成中位数的排序了
	 else if(i<nodeList.size()/2)
	 {
	 quickSortForMedian(nodeList,index,i+1,right);//只需要排序右边就可以了
	 }else{
	 quickSortForMedian(nodeList,index,left,i-1);//只需要排序左边就可以了
	 }
	 }
	
	
	
	
	}
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