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  "k"-d樹是每個節點都為k維點的二叉樹。所有非葉子節點可以視作用一個超平面把空間分割成兩個半空間。節點左邊的子樹代表在超平面左邊的點,節點右邊的子樹代表在超平面右邊的點。選擇超平面的方法如下:每個節點都與k維中垂直於超平面的那一維有關。因此,如果選擇按照x軸劃分,所有x值小於指定值的節點都會出現在左子樹,所有x值大於指定值的節點都會出現在右子樹。這樣,超平面可以用該x值來確定,其法線為x軸的單位向量。

  

  有很多種方法可以選擇軸垂直分割面( axis-aligned splitting planes ),所以有很多種建立"k"-d樹的方法。 最典型的方法如下:  這個方法產生一個平衡的"k"-d樹。每個葉節點的高度都十分接近。然而,平衡的樹不一定對每個應用都是最佳的。

  在動態插入刪除點且不允許預處理插入操作的情況下,一種平衡的方法是使用類似替罪羊樹的方法重構整棵樹。

  最鄰近搜尋用來找出在樹中與輸入點最接近的點。  k-d樹最鄰近搜尋的過程如下:
在電腦科學裡,"k"-d樹( k-維樹的縮寫)是在"k"維歐幾里德空間組織點的資料結構。"k"-d樹可以使用在多種應用場合,如多維鍵值搜尋(例:範圍搜尋及最鄰近搜尋)。"k"-d樹是空間二分樹(Binary space partitioning )的一種特殊情況。