已发展出好几种分支限界方法。恐怕最简单的当属K-d树，它将查找空间不断将父节点包含的区域分为相邻的两部分，每部分包含原来区域中的一半点。求解时，从根节点开始在每个分叉点上对目标点进行计算，直到叶节点。对于给定的维度，查找时间复杂度为O（log "N"）。R树数据结构能高效插入和删除节点，用来解决动态环境下的最邻近搜索。对于一般的度量空间，分支限界方法被称为度量树，特别的例子有VP树和Bk树。
LSH.LSH（Locality sensitive hashing）通过对点进行某种