最近邻搜索八叉树算法

Question

问题陈述：使用Octree查找每个粒子的最近GRID ID。

图[1]：

图[2]：

我有一个粒子系统（约6k，可移动），我需要检查哪个网格点（刚性;图中）最接近。有人建议我选择Octree，因为3D Grids的速度很快（可能）。

这是递归八叉树的正确算法，以获取网格的最近网格点吗？

  

  
1. 获取输入作为点P开始坐标C（第一次[0,0,0]）
  
2. 起始尺寸= [Sx，Sy，Sz]
  
3. 获得全部8个中点Mi = {M1，..，M8}获得Mi和P的最小距离
  

4. 假设M得到M的起始位置为Cn设定大小Sn = [Sx / 8，Sy / 8，Sz / 8]

  

5. 如果M和P的距离小于2 *（网格空间G）：

        

       

   5.1。将所有网格点从Cn迭代到Sn

            

   5.2。打印最少结果

     

  

6. 否则

        

       

   6.1。将开始坐标设置为Cn

            

   6.2。将大小设置为Sn

            

   6.3。转到1

     

  

问题：如果粒子在边界上或几乎在边界上，当它检查所有A x B x C时，最后一次迭代会吃掉所有速度。

请建议您是否有更好的方法来解决此问题。

Answer 1

这里没有必要使用八叉树。八叉树对于反向问题很有用（给定一个网格点，找到最近的粒子）但在这里完全没用。

假设网格单元格的大小为(a, b, c)，则距离(x, y, z)最近的网格点为(a*floor(x/a+0.5), b*floor(y/b+0.5), c*floor(z/c+0.5))。