K-d树：解决KNN近邻问题查找效率
对于一个k维的超平面，在KD树每一层的构建中都选择一个维度来进行划分，将k维的数据空间分为两部分，并使其尽量平衡。然后如此递归下去。
也就是说假如我们要储存n个三维的点(x,y,z)信息。
我们先按x坐标sort一遍，选出中间值 作为根节点，然后所有x比小的点在左子树，比大的在右子树。
然后左,右子树分别按照y坐标sort一遍选出中间值作为子树的根节点，接着再在子树中按照z坐标sort一遍。接着再按x坐标…以此类推。
八叉树：八叉树（Octree）是一种用于描述三维空间的
树状数据结构。八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素，每个节点有八个子节点，这八个子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积。一般中心点作为节点的分叉中心。
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