前言
\(KD-Tree\)是一个十分神奇的东西，其实本质上类似于一个\(K\)维的二叉搜索树。
核心思想
\(KD-Tree\)的核心思想与\(BST\)是差不多的（插入等操作也都基本上一样）。
唯一的区别就在于，它每次比较的是某一维度上的值。
但是，与\(BST\)一样，\(KD-Tree\)也有可能会在某些情况下退化成一条链。
怎么办呢？
呃，\(BST\)有平衡树，我们的\(KD-Tree\)有... ...
其实，我们可以采用替罪羊树的思想，对不平衡的子树直接重构。
这样就能使复杂度较为稳定了。
\(KD-Tree\)有什么用？
呃，话说\(KD-Tree\)有什么用？
其实\(KD-Tree\)的主要应用如下：
求多维偏序：如【洛谷3810】【模板】三维偏序（陌上花开）（）
存储和处理一些多维度数据：，记得我不会\(Hash\)的时候，有一次模拟赛要求重复的三元组个数，果断写\(KD-Tree\ A\)了... ...
... ...（）
所以，其实\(KD-Tree\)还是有很多用途的。
后记
\(KD-Tree\)的某些用法还是非常玄学的，强烈推荐去做一做文中提到的【BZOJ2648】SJY摆棋子一题，。