一种基于多核处理器并行化的K阶近似最近点搜索算法

摘要

近似最近点搜索在很多领域是非常有用的算法,传统上主要实现方法是基于各种搜索树(K-D树)及变种.考察一种基于空间填充曲线的新型算法,使用基于任务的并行编程模型TBB库对其进行优化,实验表明该算法在低维度(D≤5)上有很好的性能和精确度.在大数据集上随着K值的增加,与处理器核心数目p的增加,性能和精确度均呈现出较强的伸缩性.