我有大量的 N 维点（数千万；N 接近 100）。
我需要将这些点映射到一个维度，同时保留空间局部性。我想用希尔伯特空间填充曲线来做。
对于每个点，我想选择曲线上最近的点。点的希尔伯特值（从曲线起点到选取点的曲线长度）是我寻求的单维值。
计算不必是即时的，但我希望在体面的现代家用 PC 硬件上不会超过几个小时。
对实施有何建议？有什么图书馆可以帮助我吗？（语言并不重要。）
Alexander Gladysh
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58
我终于崩溃了，掏出一些钱。AIP（美国物理研究所）有一篇不错的简短文章，其中包含 C 语言源代码。John Skilling 的“编程希尔伯特曲线”（来自 AIP Conf. Proc. 707, 381 (2004)）有一个附录，其中包含代码两个方向的映射。它适用于任何数量大于 1 的维度，不是递归的，不使用会占用大量内存的状态转换查找表，并且主要使用位操作。因此它相当快并且具有良好的内存占用。
如果您选择购买文章，我发现源代码中有错误。
以下代码行（在函数 TransposetoAxes 中找到）有错误：
for( i = n-1; i >= 0; i-- ) X[i] ^= X[i-1];
更正是将大于或等于 (>=) 更改为大于 (>)。如果没有这种更正，当变量“i”变为零时，使用负索引访问 X 数组，导致程序失败。
我建议阅读这篇文章（包括代码在内长达七页），因为它解释了算法的工作原理，这远非显而易见。
我将他的代码翻译成 C# 供我自己使用。代码如下。Skilling 执行转换，覆盖您传入的向量。我选择克隆输入向量并返回一个新副本。此外，我将这些方法实现为扩展方法。
Skilling 的代码将希尔伯特索引表示为转置，存储为数组。我发现交错位并形成单个 BigInteger 更方便（在字典中更有用，更容易在循环中迭代等），但我优化了该操作及其与幻数、位操作等的逆运算，以及代码很长，所以我省略了。
namespace HilbertExtensions
{
/// <summary>
/// Convert between Hilbert index and N-dimensional points.
///
/// The Hilbert index is expressed as an array of transposed bits.
///
/// Example: 5 bits for each of n=3 coordinates.
/// 15-bit Hilbert integer = A B C D E F G H I J K L M N O is stored
/// as its Transpose ^
/// X[0] = A D G J M X[2]| 7
/// X[1] = B E H K N <-------> | /X[1]
/// X[2] = C F I L O axes |/
/// high low 0------> X[0]
///
/// NOTE: This algorithm is derived from work done by John Skilling and published in "Programming the Hilbert curve".
/// (c) 2004 American Institute of Physics.
///
/// </summary>
public static class HilbertCurveTransform
{
/// <summary>
/// Convert the Hilbert index into an N-dimensional point expressed as a vector of uints.
///
/// Note: In Skilling's paper, this function is named TransposetoAxes.
/// </summary>
/// <param name="transposedIndex">The Hilbert index stored in transposed form.</param>
/// <param name="bits">Number of bits per coordinate.</param>
/// <returns>Coordinate vector.</returns>
public static uint[] HilbertAxes(this uint[] transposedIndex, int bits)
{
var X = (uint[])transposedIndex.Clone();
int n = X.Length; // n: Number of dimensions
uint N = 2U << (bits - 1), P, Q, t;
int i;
// Gray decode by H ^ (H/2)
t = X[n - 1] >> 1;
// Corrected error in Skilling's paper on the following line. The appendix had i >= 0 leading to negative array index.
for (i = n - 1; i > 0; i--)
X[i] ^= X[i - 1];
X[0] ^= t;
// Undo excess work
for (Q = 2; Q != N; Q <<= 1)
{
P = Q - 1;
for (i = n - 1; i >= 0; i--)
if ((X[i] & Q) != 0U)
X[0] ^= P; // invert
else
{
t = (X[0] ^ X[i]) & P;
X[0] ^= t;
X[i] ^= t;
}
} // exchange
return X;
}
/// <summary>
/// Given the axes (coordinates) of a point in N-Dimensional space, find the distance to that point along the Hilbert curve.
/// That distance will be transposed; broken into pieces and distributed into an array.
///
/// The number of dimensions is the length of the hilbertAxes array.
///
/// Note: In Skilling's paper, this function is called AxestoTranspose.
/// </summary>
/// <param name="hilbertAxes">Point in N-space.</param>
/// <param name="bits">Depth of the Hilbert curve. If bits is one, this is the top-level Hilbert curve.</param>
/// <returns>The Hilbert distance (or index) as a transposed Hilbert index.</returns>
public static uint[] HilbertIndexTransposed(this uint[] hilbertAxes, int bits)
{
var X = (uint[])hilbertAxes.Clone();
var n = hilbertAxes.Length; // n: Number of dimensions
uint M = 1U << (bits - 1), P, Q, t;
int i;
// Inverse undo
for (Q = M; Q > 1; Q >>= 1)
{
P = Q - 1;
for (i = 0; i < n; i++)
if ((X[i] & Q) != 0)
X[0] ^= P; // invert
else
{
t = (X[0] ^ X[i]) & P;
X[0] ^= t;
X[i] ^= t;
}
} // exchange
// Gray encode
for (i = 1; i < n; i++)
X[i] ^= X[i - 1];
t = 0;
for (Q = M; Q > 1; Q >>= 1)
if ((X[n - 1] & Q)!=0)
t ^= Q - 1;
for (i = 0; i < n; i++)
X[i] ^= t;
return X;
}
}
}
我已将 C# 中的工作代码发布到 github。
见https://github.com/paulchernoch/HilbertTransformation
更新：我刚刚在 crates.io 上发布了一个名为“hilbert”的 Rust crate（2019 年秋季）。它还使用斯基林算法。见https://crates.io/crates/hilbert
于 2012-04-30T12:57:52.293 回答
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此处给出的从 n->1 和 1->n 映射的算法 “使用希尔伯特空间填充曲线计算一维和 n 维值之间的映射”JK Lawder
如果您在 Google 上搜索“SFC 模块和 Kademlia 覆盖”，您会发现一个声称将其用作系统一部分的组。如果您查看源代码，您可能可以提取相关功能。
于 2009-08-14T22:40:46.347 回答
6
我不清楚这将如何做你想要的。考虑这个简单的 3D 案例：
001 ------ 101
|\ |\
| \ | \
| 011 ------ 111
| | | |
| | | |
000 -|---- 100 |
\ | \ |
\ | \ |
010 ------ 110
可以通过以下路径“希尔伯特化”：
001 -----> 101
\ \
\ \
011 111
^ |
| |
000 | 100 |
\ | \ |
\ | \ V
010 110
进入一维顺序：
000 -> 010 -> 011 -> 001 -> 101 -> 111 -> 110 -> 100
这是讨厌的一点。考虑下面的对和一维距离列表：
000 : 100 -> 7
010 : 110 -> 5
011 : 111 -> 3
001 : 101 -> 1
在所有情况下，左侧和右侧的值都是相同的 3D 距离（第一个位置为 +/- 1），这似乎意味着相似的“空间局部性”。但是通过任何选择的维度排序（在上面的例子中是 y，然后是 z，然后是 z）进行线性化会破坏该局部性。
另一种说法是，取一个起点并按照与该起点的距离对其余点进行排序将提供截然不同的结果。以000开头为例：
1D ordering : distance 3D ordering : distance
---------------------- ----------------------
010 : 1 001,010,100 : 1
011,101,110 : sqrt(2)
111 : sqrt(3)
011 : 2
001 : 3
101 : 4
111 : 5
110 : 6
100 : 7
这种效应随着维度的数量呈指数增长（假设每个维度具有相同的“大小”）。
于 2009-01-31T19:05:18.367 回答
6
我花了一点时间将 Paul Chernoch 的代码翻译成 Java 并清理它。我的代码中可能存在错误，尤其是因为我无法访问它最初来自的论文。但是，它通过了我能够编写的单元测试。它在下面。
请注意，我已经评估了Z-Order和 Hilbert 曲线在较大数据集上的空间索引。我不得不说 Z-Order 提供了更好的质量。但请随时为自己尝试。
/**
* Convert the Hilbert index into an N-dimensional point expressed as a vector of uints.
*
* Note: In Skilling's paper, this function is named TransposetoAxes.
* @param transposedIndex The Hilbert index stored in transposed form.
* @param bits Number of bits per coordinate.
* @return Point in N-space.
*/
static long[] HilbertAxes(final long[] transposedIndex, final int bits) {
final long[] result = transposedIndex.clone();
final int dims = result.length;
grayDecode(result, dims);
undoExcessWork(result, dims, bits);
return result;
}
static void grayDecode(final long[] result, final int dims) {
final long swap = result[dims - 1] >>> 1;
// Corrected error in Skilling's paper on the following line. The appendix had i >= 0 leading to negative array index.
for (int i = dims - 1; i > 0; i--)
result[i] ^= result[i - 1];
result[0] ^= swap;
}
static void undoExcessWork(final long[] result, final int dims, final int bits) {
for (long bit = 2, n = 1; n != bits; bit <<= 1, ++n) {
final long mask = bit - 1;
for (int i = dims - 1; i >= 0; i--)
if ((result[i] & bit) != 0)
result[0] ^= mask; // invert
else
swapBits(result, mask, i);
}
}
/**
* Given the axes (coordinates) of a point in N-Dimensional space, find the distance to that point along the Hilbert curve.
* That distance will be transposed; broken into pieces and distributed into an array.
*
* The number of dimensions is the length of the hilbertAxes array.
*
* Note: In Skilling's paper, this function is called AxestoTranspose.
* @param hilbertAxes Point in N-space.
* @param bits Depth of the Hilbert curve. If bits is one, this is the top-level Hilbert curve.
* @return The Hilbert distance (or index) as a transposed Hilbert index.
*/
static long[] HilbertIndexTransposed(final long[] hilbertAxes, final int bits) {
final long[] result = hilbertAxes.clone();
final int dims = hilbertAxes.length;
final long maxBit = 1L << (bits - 1);
inverseUndo(result, dims, maxBit);
grayEncode(result, dims, maxBit);
return result;
}
static void inverseUndo(final long[] result, final int dims, final long maxBit) {
for (long bit = maxBit; bit != 0; bit >>>= 1) {
final long mask = bit - 1;
for (int i = 0; i < dims; i++)
if ((result[i] & bit) != 0)
result[0] ^= mask; // invert
else
swapBits(result, mask, i);
} // exchange
}
static void grayEncode(final long[] result, final int dims, final long maxBit) {
for (int i = 1; i < dims; i++)
result[i] ^= result[i - 1];
long mask = 0;
for (long bit = maxBit; bit != 0; bit >>>= 1)
if ((result[dims - 1] & bit) != 0)
mask ^= bit - 1;
for (int i = 0; i < dims; i++)
result[i] ^= mask;
}
static void swapBits(final long[] array, final long mask, final int index) {
final long swap = (array[0] ^ array[index]) & mask;
array[0] ^= swap;
array[index] ^= swap;
}
于 2016-07-12T22:13:45.010 回答
2
另一种可能性是在您的数据上构建一个kd-tree，然后按顺序遍历该树以获得排序。构建kd-tree只需要你有一个好的求中值算法，其中有很多。
于 2009-01-31T17:48:51.623 回答
1
我看不出如何在一维中使用希尔伯特曲线。
如果您有兴趣在保持距离（误差最小）的同时将点映射到较低维度，那么您可以查看“多维缩放”算法。
模拟退火是一种方法。
编辑：感谢您的评论。我现在明白你所说的希尔伯特曲线方法是什么意思了。然而，这是一个难题，鉴于 N=100 和 1000 万个数据点，我认为任何方法都不能很好地保持局部性并在合理的时间内运行。我认为 kd-trees 不会在这里工作。
如果找到总排序对您来说并不重要，那么您可以研究基于位置的散列和其他近似最近邻方案。使用点桶进行分层多维缩放以减少输入大小可能会给您带来良好的排序，但在如此高的维度上再次令人怀疑。
于 2009-01-31T17:35:13.587 回答