基于距离的索引结构：mvptree-graphdb，用于N维数据

MVP树图数据库 MVP树是一种基于距离的空间索引结构，特别适合于更高的N维度量空间。 mvp树不是通过空间坐标为数据编制索引，而是根据与任意选择的有利位置的距离对这些点进行划分。 预先计算的距离列表与每个数据点一起存储，以指示该数据点与各个有利位置列表的距离。 该距离路径用作过滤步骤，以减少检索最近邻居查询所需的距离计算数量。 特征 可自定义的参数，用于定义树的形状-例如分支因子，每个节点的数量级别，预先计算的数量和叶节点的最小容量。 通用类型的实现，因此数据可以是任何原始数据类型的数组。 （例如float []，int []，byte []，long []，short []） 非递归实现 使用L1，L2或汉明度量空间距离。 能够自定义其他度量空间。 持久存储树和数据指向Neo4j图形数据库。 查询目标数据点给定半径内的所有数据点。 最近邻居查询。 所有数据点都被索引以通过字