K近邻快速算法 -- KD树、BBF改进算法

K近邻算法便是查找与当前点（向量）距离最近的K个点（向量），距离计算通常用欧氏距离。git 最简单的方法就是穷举法：计算每一个向量与当前向量的欧氏距离，选取最小的K个为所求。但这种方法计算量太大，没法应对大样本数的状况（好比SIFT特征点匹配，每张图片通常有几千个待匹配的特征点，对每一个点都须要查找另外一张图片中与之最类似的特征点从而创建对应关系，穷举法显然不行）。github SIFT采用的方法

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