Question

我正在从10点到10亿点之间的任何地方写入一个基于八进制的容器到内存中。由于加载了大量数据，我需要注意内存消耗。

一切似乎都正常工作并根据需要进行细分，但插入时间非常慢。可能是因为父母与子女之间的数据重新分配。有什么我可以做的来优化这个吗？我是否正确实施了这个？我可以在每个节点中保留向量以包含最大点数，但这会大大增加所需的内存。

使用简单的R树型容器，我在大约48秒内加载了4.68亿个点。使用下面的八叉树，我在245秒内加载。

String address = "192.168.232.189";

// "C0A8E8BD"
String result = String.Concat(address.Split('.').Select(x => int.Parse(x).ToString("X2")));

Answer 1

只是一件小事，但取而代之的是：

Children.push_back(OctreeNodePtr(new OctreeNode(BoundingBox::From(box[0], center))));

用这个：

Children.push_back(std::make_shared<OctreeNode>(BoundingBox::From(box[0], center)));

会减少一点加载时间并减少内存消耗。

任何shared_ptr都是如此。 make_shared＆lt;＆gt; route将控制块与共享对象合并。

Answer 2

我在这里看到的是，为了插入点，你遍历8个孩子并检查每个孩子是否在里面。

八叉树的主要优点是，根据边界框中心和数据的位置，您可以计算索引而无需迭代您的孩子。这称为八分圆（八叉树）。

你可以在这里找到一个简单的实现。 https://github.com/brandonpelfrey/SimpleOctree/blob/master/Octree.h#L79 查找函数getOctantContainingPoint（...）。

我使用此代码作为实现我的基础，并且可以大大加快计算索引的方式（使用SIMD指令......）。

您还关注内存消耗。为了减少内存消耗，在下降过程中重新计算节点的边界框可以更快更轻。