K-Dツリー、K-D-Bツリー、B-K-Dツリー

K D Tree K D B Tree

のK-Dツリー ウィキペディア 上記の定義は、K次元空間で点を分割するデータ構造です。Dは 次元 （寸法）略語、K-D木は BSP（バイナリ空間分割） やや。

ウィキペディアの説明は非常に形式的です（混乱しているように見えます）。簡単に言えば、 K-Dツリーは、K次元空間での二分探索木の一般化です。 （もっと混乱している）。

KDツリーには、空間ポイントの距離の検索、最近傍探索など、多くの用途があります。KDツリーに加えて、2次元データのインデックス付けに使用されるものなど、他の多くの空間インデックス構造があります。 4方向ツリー 、3次元データ 8つのツリー 、そして多くのGISが使用されています Rツリー 。

参考資料：

https://en.wikipedia.org/wiki/K-D-B-tree

https://en.wikipedia.org/wiki/K-d_tree

https://www.cs.cmu.edu/~ckingsf/bioinfo-lectures/kdtrees.pdf

http://www.cs.bu.edu/fac/gkollios/cs591/hb-tree.pdf

https://users.cs.duke.edu/~pankaj/publications/papers/bkd-sstd.pdf

https://www.cse.cuhk.edu.hk/~taoyf/course/wst501/notes/lec11.pdf

https://www.elastic.co/blog/lucene-points-6.0

https://opendsa-server.cs.vt.edu/ODSA/Books/CS3/html/KDtree.html

https://medium.com/%40nickgerleman/the-bkd-tree-da19cf9493fb

https://www.shenyanchao.cn/blog/2018/12/04/lucene-bkd/

https://courses.engr.illinois.edu/cs225/fa2017/mps/5/

http://lucene.apache.org/core/8_4_1/core/org/apache/lucene/codecs/lucene84/package-summary.html#package.description

https://www.slideshare.net/lucidworks/the-evolution-of-lucene-solr-numerics-from-strings-to-points-presented-by-steve-rowe-lucidworks

https://blog.csdn.net/njpjsoftdev/article/details/54015485

https://webcms3.cse.unsw.edu.au/COMP9315/16s1/resources/2348

https://yq.aliyun.com/articles/581877

https://www.amazingkoala.com.cn/Lucene/