k-d木

k-d木（k-dimensional tree）は、k次元空間における効率的な探索や挿入を可能にするデータ構造です。k-d木は、空間を再帰的に分割して複数の部分空間に分割し、それぞれの部分空間に対応するノードを持つ木構造として表現されます。

k-d木は、点群や矩形群などの幾何学的データの効率的な検索や挿入に用いられます。特に、最近傍探索や範囲検索などの空間検索において有効です。

k-d木の構築は、以下の手順で行われます。

1. ルートノードとして、k次元空間内の点または矩形を選択します。
2. k次元空間を、選択したノードの座標に基づいて、2つの部分空間に分割します。
3. 再帰的