不难理解，kd-树中节点v所对应的矩形区域即便与查询范围R相交，其中所含的输入点也与见得会落在R之内。比如在极端的情况下，v中可能包含大量的输入点，但却没有一个落在R之内。当然，kdSearch()（算法8.2）
在这类情况下所做的递归，都是不必进行的。克服这一缺陷的一种简明方法，如图x8.7所示：在依然保持各边平行于坐标轴，同时所包含输入点子集不变的前提下，尽可能地收缩各矩形区域。其效果等同于，将原矩形替换为依然覆盖其中所有输入点的最小矩形——即所谓的包围盒（bounding-box）。其实，在如图 8.41 所示的实例中，正因为采用了这一技巧，才得以在节点{F, H}处，有效地避免了一次无意义的递归。
试按照以上构思，在算法8.1的基础上，改进kd-树的构造算法。
