3 次元空間に多くのポイント (+100,000) があります。最近傍および範囲クエリを使用する必要があります。最初に kdtree (k=3) を使用しましたが、各ポイントには速度属性があります。彼らの場所は静的ではなく、場所を変えます。問題はここから始まります。古い位置を使用して最近傍および範囲クエリを実行するのは簡単です。しかし、速度に応じて新しい位置を計算する必要があります。新しい場所を計算した後、最も近い隣人を見つけて範囲内を検索する必要があります。
ポイントの場所が変わるたびに kdtree を更新する必要がありますが、コストがかかります。それは私を遅くします。何か提案はありますか、またはこの状況のためのより良いデータ構造はありますか?