kdtree rs
1.0.0
Rust の K 次元ツリーによる高速地理空間インデックス作成と最近傍検索
kdtree
Cargo.toml
に追加
[ dependencies ]
kdtree = " 0.7.0 "
kdtree に点を追加し、距離関数を使用して最も近い n 点をクエリします
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 ) ]
) ;
2.3 GHz Intel i5-7360U を搭載したcargo bench
:
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
さまざまな修正とパフォーマンスの改善について Eh2406 に感謝します。
以下のいずれかに基づいてライセンスが付与されている
あなたのオプションで。
お客様が明示的に別段の定めをしない限り、Apache-2.0 ライセンスで定義されているように、お客様が作品に含めるために意図的に提出した投稿は、追加の条項や条件なしで上記のように二重ライセンスされるものとします。