Nearest Neighbor Search Using KdTree





//Input should be in input.txt file
//10(2.1,4.3)(3.3,1.5)(4.7,11.1)(4.9,1.6)(5.0,12.3)(5.1,1.2)(6.7,3.3)(19.2,5.4)(20.5,7.9)(100.3,52)
//The first number is the number of points, n, and following it are the coordinates of the n points in ascending order of the x-coordinate.


import java.util.*;
import java.lang.*;
import java.io.*;
import java.util.StringTokenizer;

class KDNode {
    int axis;
    double[] x;
    int id;
    boolean checked;
    boolean orientation;

    KDNode Parent;
    KDNode Left;
    KDNode Right;

    public KDNode(double[] x0, int axis0) {
        x = new double[2];
        axis = axis0;
        for (int k = 0; k < 2; k++)
            x[k] = x0[k];

        Left = Right = Parent = null;
        checked = false;
        id = 0;
    }

    public KDNode FindParent(double[] x0) {
        KDNode parent = null;
        KDNode next = this;
        int split;
        while (next != null) {
            split = next.axis;
            parent = next;
            if (x0[split] > next.x[split])
                next = next.Right;
            else
                next = next.Left;
        }
        return parent;
    }

    public KDNode Insert(double[] p) {
        x = new double[2];
        KDNode parent = FindParent(p);
        if (equal(p, parent.x, 2) == true)
            return null;

        KDNode newNode = new KDNode(p, parent.axis + 1 < 2 ? parent.axis + 1 : 0);
        newNode.Parent = parent;

        if (p[parent.axis] > parent.x[parent.axis]) {
            parent.Right = newNode;
            newNode.orientation = true; //
        } else {
            parent.Left = newNode;
            newNode.orientation = false; //
        }

        return newNode;
    }

    boolean equal(double[] x1, double[] x2, int dim) {
        for (int k = 0; k < dim; k++) {
            if (x1[k] != x2[k])
                return false;
        }

        return true;
    }
    double distance2(double[] x1, double[] x2, int dim) {
        double S = 0;
        for (int k = 0; k < dim; k++)
            S += (x1[k] - x2[k]) * (x1[k] - x2[k]);
        return S;
    }
};

class KDTree {
    KDNode Root;

    int TimeStart, TimeFinish;
    int CounterFreq;

    double d_min;
    KDNode nearest_neighbour;

    int KD_id;

    int nList;

    KDNode CheckedNodes[];
    int checked_nodes;
    KDNode List[];

    double x_min[], x_max[];
    boolean max_boundary[], min_boundary[];
    int n_boundary;

    public KDTree(int i) {
        Root = null;
        KD_id = 1;
        nList = 0;
        List = new KDNode[i];
        CheckedNodes = new KDNode[i];
        max_boundary = new boolean[2];
        min_boundary = new boolean[2];
        x_min = new double[2];
        x_max = new double[2];
    }

    public boolean add(double[] x) {
        if (nList >= 2000000 - 1)
            return false; //can't add more points

        if (Root == null) {
            Root = new KDNode(x, 0);
            Root.id = KD_id++;
            List[nList++] = Root;
        } else {
            KDNode pNode;
            if ((pNode = Root.Insert(x)) != null) {
                pNode.id = KD_id++;
                List[nList++] = pNode;
            }
        }

        return true;
    }

    public KDNode find_nearest(double[] x) {
        if (Root == null)
            return null;

        checked_nodes = 0;
        KDNode parent = Root.FindParent(x);
        nearest_neighbour = parent;
        d_min = Root.distance2(x, parent.x, 2);;

        if (parent.equal(x, parent.x, 2) == true)
            return nearest_neighbour;

        search_parent(parent, x);
        uncheck();

        return nearest_neighbour;
    }

    public void check_subtree(KDNode node, double[] x) {
        if ((node == null) || node.checked)
            return;

        CheckedNodes[checked_nodes++] = node;
        node.checked = true;
        set_bounding_cube(node, x);

        int dim = node.axis;
        double d = node.x[dim] - x[dim];

        if (d * d > d_min) {
            if (node.x[dim] > x[dim])
                check_subtree(node.Left, x);
            else
                check_subtree(node.Right, x);
        } else {
            check_subtree(node.Left, x);
            check_subtree(node.Right, x);
        }
    }

    public void set_bounding_cube(KDNode node, double[] x) {
        if (node == null)
            return;
        int d = 0;
        double dx;
        for (int k = 0; k < 2; k++) {
            dx = node.x[k] - x[k];
            if (dx > 0) {
                dx *= dx;
                if (!max_boundary[k]) {
                    if (dx > x_max[k])
                        x_max[k] = dx;
                    if (x_max[k] > d_min) {
                        max_boundary[k] = true;
                        n_boundary++;
                    }
                }
            } else {
                dx *= dx;
                if (!min_boundary[k]) {
                    if (dx > x_min[k])
                        x_min[k] = dx;
                    if (x_min[k] > d_min) {
                        min_boundary[k] = true;
                        n_boundary++;
                    }
                }
            }
            d += dx;
            if (d > d_min)
                return;

        }

        if (d < d_min) {
            d_min = d;
            nearest_neighbour = node;
        }
    }

    public KDNode search_parent(KDNode parent, double[] x) {
        for (int k = 0; k < 2; k++) {
            x_min[k] = x_max[k] = 0;
            max_boundary[k] = min_boundary[k] = false; //
        }
        n_boundary = 0;

        double dx;
        KDNode search_root = parent;
        while (parent != null && (n_boundary != 2 * 2)) {
            check_subtree(parent, x);
            search_root = parent;
            parent = parent.Parent;
        }

        return search_root;
    }

    public void uncheck() {
        for (int n = 0; n < checked_nodes; n++)
            CheckedNodes[n].checked = false;
    }

};

public class KDTNearest {

    public static void main(String args[]) throws IOException {
        BufferedReader in = new BufferedReader(new FileReader("input.txt"));
        String strLin;
        strLin = in .readLine();

        StringTokenizer strLi = new StringTokenizer(strLin, "(,) ");
        int numpoints = Integer.parseInt(strLi.nextToken());

        KDTree kdt = new KDTree(numpoints);

        while (strLi.hasMoreTokens()) {

            double x[] = new double[2];
            for (int i = 0; i < numpoints; i++) {

                x[0] = Double.parseDouble(strLi.nextToken());
                x[1] = Double.parseDouble(strLi.nextToken());
                kdt.add(x);
            }
        }
        System.out.println("Enter the co-ordinates of the point: (one after the other)");
        InputStreamReader reader = new InputStreamReader(System. in );
        BufferedReader br = new BufferedReader(reader);
        double sx = Double.parseDouble(br.readLine());
        double sy = Double.parseDouble(br.readLine());

        double s[] = {
            sx, sy
        };
        KDNode kdn = kdt.find_nearest(s);
        System.out.println("(" + kdn.x[0] + " , " + kdn.x[1] + ")");
    }
}

2 comments:

  1. What is the license for this code?
    Would like to use it in a project of mine.

    Greetings.

    ReplyDelete
  2. Thanks for the post.

    ReplyDelete

Popular Labels

Featured Post (TOP)

Flickr Images

Follow Me on Facebook.com

Follow on Google+

Recent Posts

AD (728x60)

Pages

Powered by Blogger.

Labels

Followers

Popular Posts

Popular Posts

Subscribe Via Email

Sign up for our newsletter, and well send you news and tutorials on web design, coding, business, and more! You'll also receive these great gifts: