KDTrees（K-Dimensional Trees）是一种数据结构，主要用于高维空间中的数据索引和查询，尤其在机器学习和计算机图形学中应用广泛。在K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）中，KDTrees能够极大地提高搜索效率，减少计算复杂度。KNN是一种基于实例的学习，属于非参数监督学习方法。KDTrees是二叉树的一种变体，适用于高维数据。构建KDTree的过程包括选择最优分割维度、决定分割点、创建子树、递归构建。KNN搜索利用分治策略，从根节点开始查询，并通过剪枝避免不必要的搜索。C语言实现需要考虑内存管理、数据结构设计及搜索算法优化。性能优化可以通过优先队列、剪枝策略和使用平衡KDTree来实现。KDTrees在高维数据处理上有广泛应用，如图像识别、推荐系统、地理信息系统等。