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有一个颜色表，含有 1000 多种颜色的数据（ https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_colors:_A%E2%80%93F ）
给定一个颜色，譬如#FF6600，如何在颜色表中找到与之最接近的颜色呢。
这样我就可以直接把 16 进制颜色值转化为接近的颜色名称。譬如#FF6600 是 Christmas orange
我的想法是，迭代整个颜色表中所有 1000 条数据，找到其中与当前给定颜色 rgb 分别相减平方和最小的数据。
(red1-red2)^2+(green1-green2)^2+(blue1-blue2)^2，但是每次查询都需要比较 n 次，感觉很弱呀
请问是否有更加巧妙的方法呢？
给定一个颜色，譬如#FF6600，如何在颜色表中找到与之最接近的颜色呢。
这样我就可以直接把 16 进制颜色值转化为接近的颜色名称。譬如#FF6600 是 Christmas orange
我的想法是，迭代整个颜色表中所有 1000 条数据，找到其中与当前给定颜色 rgb 分别相减平方和最小的数据。
(red1-red2)^2+(green1-green2)^2+(blue1-blue2)^2，但是每次查询都需要比较 n 次，感觉很弱呀
请问是否有更加巧妙的方法呢？
第 1 条附言 · 2020-05-02 13:48:48 +08:00
发现用维诺图可以很好的解决类似的问题
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sanmaozhao 2017-08-31 16:01:14 +08:00  2
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E9%82%BB%E8%BF%91%E6%90%9C%E7%B4%A2
这里面说到的线性查找就是你说的遍历 然后提到了 k-d 树是一个比较简单高效的查找方法： https://zh.wikipedia.org/wiki/K-d%E6%A0%91 你搜一下“ k-d ”树吧 |
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em2046 OP @sanmaozhao 感谢，我先去看看资料
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