我有一个数量比较大的坐标点数据

需要不断的提取跟给定点距离最近的坐标值

以前数据量小，可以直接用循环遍历

现在数据量比较大了（需要遍历的数据也多了），

感觉速度明显降低

请问大家，除了遍历以外，还有不有，什么合适的算法

数据为三列（x，y，value）是没有排序的

查询数据（x，y）

之前使用的是

for i in date：

x,y=i

for j in 查询坐标：

x1,y1=j

if distance(x,x1,y,y1):

'write something'

请大家帮忙看看。谢谢

用KDTree，SciPy里面有相关的库：

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.cKDTree.html#scipy.spatial.cKDTree

所有的二维点把平面分成若干个锐角三角形，你只需要把所有的三角形记录下来，然后，确定给定点在哪个三角形内（或者边上），这样只需要比较给定点和三角形的顶点之间的距离就可以了！

把数据按X排序得数组Ax

按Y排序得数组Ay

变化成A*路径算法，

有点不同的是每次确定新路径点，都要重新查询新点在另一数组中的索引值