所以说我们在3D中有一个描述空间的立方体。我们将这个立方体细分为8个不同的小立方体，这些立方体描述了空间的八分之一，我们继续这样做了很多次。
这是一棵树，其中根是完整空间，每个子节点是更高细分级别的子部分，最大分辨率。
，即第一级是完整空间，接下来是8个子空间，接下来是64个子空间......最多8 ^ n个子空间。
这些节点中的每一个都可以以两种状态之一存在，占用或空。空节点没有任何子节点，占用节点至少有一个非空子节点，除非它们是叶子。
我得到了一个最低分辨率级别的数组（最小的子空间，即叶子）。该数组包含被占叶的离散化（x，y，z）坐标。换句话说，在这个数组中只存在被占用的叶子，没有明确给出空叶子，所以如果在这个数组中找不到叶子，我们可以认为它是空的。
信息不以任何特定顺序给出，但每个叶子自我通过其（x，y，z）坐标识别它在3D空间中的位置。
使用此信息，我们希望构建描述的树。换句话说，我们想要创建一个八叶树，其中空叶子没有孩子。
我怎样才能以有效的方式构建提到的树？
答案 0 :(得分：1)
一种简单的方法是在最初空的八叉树中逐个插入叶子，并在你去的时候创建丢失的节点。
总成本将大致与叶子数乘以（平均）树高度成比例。