假设您有一个物体列表，每个物体都需要计算出他最近的物体才能拍摄。该对象具有x和y值。物体也在移动。 KD树仍然有用吗？我不确定，因为如果对象在移动，则必须继续创建此kd树。
我可以使用哪种算法获得最佳速度（最好使用Big O）
k-d树是一种非常有效的数据结构，用于确定具有坐标的欧几里得空间中的最近邻居。一个k-d树的生成问题将需要大量的对象（它是在O(n log²n)中生成的，因此几乎是线性时间，而对所有最近邻居的搜索都需要O(n log n)，也很便宜）。因此，您可能还会对该程序的其余部分有疑问。
从您的问题的外观来看，似乎您需要跟踪的只是欧洲大陆空间中多个点的最近邻居。我建议您从kd树的原始实现开始，在extreme和unlikely的情况下，kd树的生成在时间上或在时间上都过于昂贵内存，以尝试找到跟踪每个元素的多个邻居的方法，并仅在需要时更新列表。但说实话，我过去一直在使用kd tree，并且我记得尽管数据集非常大（在2D空间中有数以百万计的点），但是生成和搜索的速度足以忽略不计。其他操作。