kdtree rs

kdtree

K-dimensionaler Baum in Rust für schnelle Geoindizierung und Suche nach nächsten Nachbarn

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Verwendung

Fügen Sie kdtree zu Cargo.toml hinzu

[ dependencies ]
kdtree = " 0.7.0 "

Fügen Sie Punkte zu kdtree hinzu und fragen Sie die nächsten n Punkte mit der Distanzfunktion ab

 use kdtree :: KdTree ;
use kdtree :: ErrorKind ;
use kdtree :: distance :: squared_euclidean ;

let a : ( [ f64 ; 2 ] , usize ) = ( [ 0f64 , 0f64 ] , 0 ) ;
let b : ( [ f64 ; 2 ] , usize ) = ( [ 1f64 , 1f64 ] , 1 ) ;
let c : ( [ f64 ; 2 ] , usize ) = ( [ 2f64 , 2f64 ] , 2 ) ;
let d : ( [ f64 ; 2 ] , usize ) = ( [ 3f64 , 3f64 ] , 3 ) ;

let dimensions = 2 ;
let mut kdtree = KdTree :: new ( dimensions ) ;

kdtree . add ( & a . 0 , a . 1 ) . unwrap ( ) ;
kdtree . add ( & b . 0 , b . 1 ) . unwrap ( ) ;
kdtree . add ( & c . 0 , c . 1 ) . unwrap ( ) ;
kdtree . add ( & d . 0 , d . 1 ) . unwrap ( ) ;

assert_eq ! ( kdtree.size ( ) , 4 ) ;
assert_eq ! (
    kdtree.nearest ( &a. 0 , 0 , &squared_euclidean ) .unwrap ( ) ,
    vec! [ ]
) ;
assert_eq ! (
    kdtree.nearest ( &a. 0 , 1 , &squared_euclidean ) .unwrap ( ) ,
    vec! [ ( 0f64 , & 0 ) ]
) ;
assert_eq ! (
    kdtree.nearest ( &a. 0 , 2 , &squared_euclidean ) .unwrap ( ) ,
    vec! [ ( 0f64 , & 0 ) , ( 2f64 , & 1 ) ]
) ;
assert_eq ! (
    kdtree.nearest ( &a. 0 , 3 , &squared_euclidean ) .unwrap ( ) ,
    vec! [ ( 0f64 , & 0 ) , ( 2f64 , & 1 ) , ( 8f64 , & 2 ) ]
) ;
assert_eq ! (
    kdtree.nearest ( &a. 0 , 4 , &squared_euclidean ) .unwrap ( ) ,
    vec! [ ( 0f64 , & 0 ) , ( 2f64 , & 1 ) , ( 8f64 , & 2 ) , ( 18f64 , & 3 ) ]
) ;
assert_eq ! (
    kdtree.nearest ( &a. 0 , 5 , &squared_euclidean ) .unwrap ( ) ,
    vec! [ ( 0f64 , & 0 ) , ( 2f64 , & 1 ) , ( 8f64 , & 2 ) , ( 18f64 , & 3 ) ]
) ;
assert_eq ! (
    kdtree.nearest ( &b. 0 , 4 , &squared_euclidean ) .unwrap ( ) ,
    vec! [ ( 0f64 , & 1 ) , ( 2f64 , & 0 ) , ( 2f64 , & 2 ) , ( 8f64 , & 3 ) ]
) ; 

Benchmark

cargo bench mit 2,3 GHz Intel i5-7360U:

 cargo bench
     Running target/release/deps/bench-9e622e6a4ed9b92a

running 2 tests
test bench_add_to_kdtree_with_1k_3d_points       ... bench:         106 ns/iter (+/- 25)
test bench_nearest_from_kdtree_with_1k_3d_points ... bench:       1,237 ns/iter (+/- 266)

test result: ok. 0 passed; 0 failed; 0 ignored; 2 measured; 0 filtered out

Vielen Dank an Eh2406 für verschiedene Korrekturen und Leistungsverbesserungen.

Lizenz

Lizenziert unter einem von beiden

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• MIT-Lizenz (LICENSE-MIT oder http://opensource.org/licenses/MIT)

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Beitrag

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