连续可视最近邻查询是空间数据查询领域中最重要的查询技术之一，在地理信息系统（GIS），计算机辅助设计与制造（CAD/CAM），智能识别系统，多媒体的应用等各个方面都有广泛的应用。同时，随着科学技术的快速发展，人们在生产、生活中对可视最近邻查找效率要求不断提高。例如，人们对障碍物的可视性，以及查询轨迹的连续性等方面提出了更高的要求。目前，连续可视最近邻查询的剪枝策略研究不多，但是其查找应用范围却在不断扩大，因此对连续可视最近邻的查找效率的要求也就越来越高。本文从研究常用见的空间索引技术PR-树出发，对PR-树的查找、插入、删除等算法等进行了探讨,给出了相应的伪代码，并运用相关的性质对PR-树的各种算法过程进行优化，提出了基于PR树的剪枝策略，使查找更高效、快捷。本文研究的是最近邻查询中两个应用较广泛的方面，可视化和连续性。与传统的基于R树查找不同，本文结合实际，将两者相结合，提出了连续可视最近邻查询，即CVNN。在剪枝策略上更新，大大提高查询效率。并且对改进后的算法，应用在PR树上，使得剪枝更新后的算法，查找效率大大提高，同时，也有利于应用到不同数据结构中。由于现实生活中，存在查找要求的不同，特将该查询算法及剪枝策略推广到K最近邻和轨迹的连续可视最近邻以及受限最近邻，不断满足现实生活中不同环境的需要。文中所提出的方法具有良好的查询效率以及可扩展性，并给出了相应的伪代码，对CVNN算法的推广，有一定的借鉴性。