我正在尝试找到一种方法来快速访问（优于 O(n)）来存储我的数据。
我的数据库由代表有关某些项目的一些信息的数据（4096 字节字符串）组成。
问题是，查询永远不会准确。我得到一个项目，然后需要使用函数找到最接近的匹配项F(a,b)。
只是一个例子：
1234
3456
6466
F(a,b) = return % of similar digits
GetClosest(1233,F) = 1234
问题是 F(a,b) 是一个复杂的算法，（不是一个适当的度量）。
我现在所拥有的只是遍历整个数据库以搜索最佳匹配。
是否有一种树或其他集群数据库类型可以让我更快地找到复杂性？
更多信息：
F 以百分比返回相似度值。其中 100% 是完美匹配。
抱歉，答案是“可能不是”，除非您的问题还有一些您没有描述的结构。使用 4096 字节的字符串，您正遭受维度诅咒。
如果您有较短的字符串和足够的数据，那么最接近的匹配很可能在大部分字符串上是相同的，那么您可以使用多个树状结构来存储您的数据，这些结构在不同的字符串块上建立索引。最接近的很可能足够接近，以至于您可以仅根据这些树中的接近元素证明它是最近的。但是，由于字符串的大小和可以存储在计算机中的数据有限，这不可能奏效。
也就是说，您需要最接近的，还是只需要稍微接近的？如果只是一个可能接近的，那么您可以通过几个随机稀疏位样本对其进行索引。在您的搜索中，您只能检查与其中一个元素完全匹配的元素。这将大大减少搜索空间，同时拒绝更少的近邻，并可能产生合理的（即使经常是错误的）答案。
有什么方法可以为每个数据分配一个“分数”。
您可以按分数对数据进行索引/排序。
当您搜索时，您会为搜索条件分配一个分数，然后查找分数最接近的项目。
这在很大程度上取决于您的数据和您对“差异”的定义是否可行。