什么是精确最近邻搜索（Exact NN Search）

精确最近邻搜索（Exact NN Search）是一种在给定数据集中寻找与查询点最接近的点的优化问题。其核心目标是找到与查询点距离最小的点，通常使用L2距离或内积来衡量相似性。精确最近邻搜索在高维空间中是一个计算密集型任务，因为随着维度的增加，计算复杂度呈指数级增长，导致搜索效率低下。

在实际应用中，由于高维空间中的“维数灾难”问题，精确最近邻搜索往往难以高效实现。因此，许多研究转向了近似最近邻搜索（Approximate NN Search），通过放宽对搜索精度的要求来提高搜索效率。近似最近邻搜索方法通常通过构建索引结构（如KD-tree、R-tree等）或使用量化技术（如矢量量化、哈希法等）来加速搜索过程。

尽管近似最近邻搜索在某些场景下可以接受一定的误差，但在需要高精度的应用中，精确最近邻搜索仍然是不可或缺的。例如，在图像检索、推荐系统和机器学习等领域，精确找到最相似的点是至关重要的。

精确最近邻搜索是一种在高维空间中寻找与查询点最接近点的优化问题，尽管其计算复杂度高，但在需要高精度的应用中具有重要价值。