In particular, choosing ε > max x , y d ( x , y ) {\displaystyle \varepsilon >\max _{x,y}d(x,y)} (larger than the maximum distance in the data set) is possible, but obviouslys lead to quadratic complexity, since every neighborhood query returns the full data set.
В частности, выбор ε > max x , y d ( x , y ) {\displaystyle \varepsilon >\max _{x,y}d(x,y)} (больше, чем максимальное расстояние в наборе данных) возможен, но, очевидно, ведёт к квадратичной сложности, поскольку запрос соседства возвращает весь набор данных.