计算n个最近节点的大数据网络文件处理的高效算法

Question

问题： 我有两个网络文件（比如 NET1 和 NET2） - 每个都有一组节点，每个节点都有唯一的 ID 和地理坐标 X 和 Y。NET2 中的每个节点都有 n 连接到NET1 和 n 个节点的 ID 将由最小直线距离确定。输出将具有 NET1、NET2 中节点的三个字段 ID 以及它们之间的距离。所有文件都是制表符分隔的格式。

前进的道路.. 实现这一点的一种方法是针对 NET2 中的每个节点，我们循环遍历 NET1 中的每个节点并计算所有 NET1-NET2 距离组合。按 NET2 节点 ID 和距离对其进行排序，并写出每个节点的前四个记录。但问题是 NET1 上有近 200 万个节点，NET2 中有 2000 个节点——即在该算法的第一步中要计算和编写 40 亿个距离……而且运行时间非常令人望而生畏！

请求： 我很好奇你们中是否有人遇到过类似的问题。我很想听听大家关于可用于加速处理的任何算法和数据结构的信息。我知道这个问题的范围很广，但我希望有人能指出正确的方法，因为我在优化这种规模数据的代码方面的经验非常有限。

语言： 我正在尝试使用 C++、Python 和 R。

请提出想法！非常感谢您的帮助！

Answer 1

kd-tree 是选项之一。它允许您在合理的时间内找到最近的邻居（或一组最近的邻居）。当然，您必须在一开始就构建树，这需要一些时间。但一般来说，kd-tree 是合适的，如果您不必在运行时添加/删除节点，这似乎是您的情况。它还具有较低维度的更好性能（在您的情况下，维度为 2）。

另一种可能的数据结构是octree（quadtree 用于 2D），它是更简单的数据结构（很容易实现），但 kd-tree 可以更高效。