基于Point类实例列表构建KDTree实现K近邻查询的排序问题求助

你代码里有3个核心错误导致逻辑无法跑通：

• 自定义Point类是普通对象而非序列/映射类型，不能用point[axis]的下标方式读取属性
• depth参数没有作为递归入参传递，每次调用build_index都会重置为0，且depth + 1没有赋值给变量，深度计算完全失效
• 递归终止条件错误，数组长度不可能小于0，空数组判断应该写n == 0

修正方案 #

1. 修改lambda的排序规则，根据axis值对应读取Point的lat、lon属性
2. 把depth设为build_index的可选入参，默认值为0，递归调用时传入depth+1
3. 修正终止条件判断

修正后的代码如下：

class KDTreeNN(NearestNeigh):
    # 把depth作为入参，默认值0，递归时传递
    def build_index(self, points: [Point], depth=0):
        n = len(points)
        # 修正终止条件：空数组直接返回
        if n == 0:
            return None
        axis = depth % 2
        # 修正排序key，根据axis取对应属性
        sorted_points = sorted(points, key = lambda point: point.lat if axis == 0 else point.lon)
        mid = n // 2
        return {
            'point': sorted_points[mid],
            # 递归时传入深度+1
            'left': self.build_index(sorted_points[:mid], depth + 1),
            'right': self.build_index(sorted_points[mid + 1:], depth + 1)
        }

如果后续需要扩展维度，也可以提前把Point类的属性名按顺序存在列表里，用getattr动态取值，扩展性更好：

# 提前定义属性顺序，0对应lat，1对应lon
AXIS_FIELDS = ['lat', 'lon']
sorted_points = sorted(points, key = lambda point: getattr(point, AXIS_FIELDS[axis]))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vitaminSí