我有一堆3D点（x，y，z）和射线（原点，方向）。我正在寻找最快的方法来查找所有距离射线小于一定距离的点。
到目前为止，最好的方法是遍历每个点的O（n）算法，但我希望可以使用Kd-tree更好。尽管不确定如何使用它来查询射线附近的点，而不是另一点。
编辑：如果我将点放在八叉树中，然后仅在光线相交的八叉树体素中测试点，那应该更快。但是还有更快的方法吗？
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首先将点“膨胀”到半径等于所讨论距离的球体。这将您的查询简化为简单的对象射线相交查询-将这些球体放入空间细分结构（八叉树，k-d树等）中，并简单地对其进行射线相交查询。射线相交的球体对应于距离球体半径小于球体半径（即给定距离）的点。
对于空间细分结构，我绝对建议您使用Bounding Volume Hierarchy（BVH），例如AABB树或以球为叶的球树；它们比大多数固定的空间细分结构要紧凑得多，并且易于实现。但是，任何空间细分方法都足够。
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如@eviltak所说，包围球的层次结构可能是一个不错的选择。
球体具有各向同性的优点，当您沿射线的方向看时（具有正交投影），树将投影到磁盘的层次结构中，而射线将投影到另一个磁盘中，这就是2D问题。 （当然，您只按需执行投影。）
在这种情况下，对点进行充气没有真正的好处，因为圆点测试和圆重叠测试没有显着差异。