python使用kd树找到距离p点最近的n个点以及如何使用

使用kd树找到距离p点最近的n个点的步骤如下：

1. 先将所有点按照某个维度进行排序（比如按照x坐标）。
2. 找到p点在排序后的坐标中的位置，以此为根节点建立kd树。
3. 搜索kd树，从根节点开始向下搜索，每次选择与p点在当前维度上距离更近的子节点进行搜索，直到找到最近的n个点。

具体实现可以参考下面的Python代码：

from collections import deque
import heapq

class KDNode:
    def __init__(self, point, axis, left=None, right=None):
        self.point = point
        self.axis = axis
        self.left = left
        self.right = right

    def __lt__(self, other):
        return self.distance < other.distance

    @property
    def distance(self):
        return sum((self.point[i]-p[i])**2 for i in range(len(self.point)))

def build_kdtree(points, depth=0):
    if not points:
        return None

    axis = depth % len(points[0])
    points.sort(key=lambda point: point[axis])
    mid = len(points) // 2

    return KDNode(
        point=points[mid],
        axis=axis,
        left=build_kdtree(points[:mid], depth+1),
        right=build_kdtree(points[mid+1:], depth+1)
    )

def knn(kdtree, p, k):
    heap = []
    visited = set()

    queue = deque([kdtree])
    while queue:
        node = queue.popleft()
        if not node or node in visited:
            continue
        
        visited.add(node)
        heapq.heappush(heap, node)

        if len(heap) > k:
            heapq.heappop(heap)

        axis = node.axis
        if p[axis] < node.point[axis]:
            queue.appendleft(node.left)
            queue.append(node.right)
        else:
            queue.append(node.right)
            queue.append(node.left)

    return sorted(heap)

# 示例
points = [(2,3), (5,4), (9,6), (4,7), (8,1), (7,2)]
kdtree = build_kdtree(points)
p = (3,4)
k = 3
nearest = knn(kdtree, p, k)
print(nearest)

这段代码中，`build_kdtree`函数用于构建kd树，`knn`函数用于搜索kd树并返回最近的n个点。`KDNode`类表示kd树的节点，包含点的坐标、划分维度和左右子节点。`__lt__`方法用于比较两个节点的距离大小。使用`heapq`模块实现一个小根堆来保存最近的n个点。