文件 NNDescent.h
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namespace faiss
实现了具有多种变体的 k-means 聚类。
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此源代码已根据 MIT 许可证获得许可，该许可证位于此源树的根目录中的 LICENSE 文件中。
IDSelector 旨在定义要处理的向量子集（用于移除或作为搜索的子集）
PQ4 SIMD 打包和累加函数
基本内核使用 bbs = nb * 2 * 16 向量累加 nq 查询向量，并生成一个输出矩阵。 对于 nq * nb <= 4 来说是有用的，否则寄存器溢出太大。
这些函数的实现分布在 3 个 cpp 文件中，以减少并行编译时间。 模板被显式实例化。
此文件包含计算距离的内核的回调。
在整个库中，向量以 float * 指针的形式提供。 当批量处理（添加/搜索）多个向量时，大多数算法可以得到优化。 在这种情况下，它们作为矩阵传入。 当提供大小为 d 的 n 个向量作为 float * x 时，向量 i 的分量 j 是
x[ i * d + j ]
其中 0 <= i < n 且 0 <= j < d。 换句话说，矩阵始终是紧凑的。 指定矩阵大小时，我们称之为 n*d 矩阵，这意味着行优先存储。
I/O 函数可以读/写到文件名、文件句柄或抽象介质的对象。
读取函数返回的对象应使用 delete 释放。 这些对象中的所有引用都归该对象所有。
倒排列表的定义 + 一些实现该接口的常用类。
由于 IVF（倒排文件）索引对于大规模用例非常有用，因此我们将与它们相关的一些函数分组到这个小型库中。 大多数函数都适用于 IndexIVF 和嵌入在 IndexPreTransform 中的 IndexIVF。
在此文件中，实现了 L2 和内积之外的额外度量。
实现了一些神经网络层，主要用于支持 QINCo
定义了一些对象，这些对象将变换应用于一组向量。 这些通常是预处理步骤。
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struct NNDescent
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公共函数
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explicit NNDescent(const int d, const int K)
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~NNDescent()
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void build(DistanceComputer &qdis, const int n, bool verbose)
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void search(DistanceComputer &qdis, const int topk, idx_t *indices, float *dists, VisitedTable &vt) const
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void reset()
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void init_graph(DistanceComputer &qdis)
随机初始化 KNN 图。
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void nndescent(DistanceComputer &qdis, bool verbose)
执行 NNDescent 算法。
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void join(DistanceComputer &qdis)
在每个节点上执行本地连接。
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void update()
为每个节点采样新的邻居，以便稍后执行本地连接。
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void generate_eval_set(DistanceComputer &qdis, std::vector<int> &c, std::vector<std::vector<int>> &v, int N)
抽取少量点来评估 KNNG 构建的质量。
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explicit NNDescent(const int d, const int K)
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struct NNDescent