我正在寻找一种可以在网格中进行有效搜索的算法。
我有一个大数组，其中包含所有质心点（x，y，z）
现在对于给定位置（xp，yp，zp），我想找到最接近该p位置的质心。
目前，我正在进行蛮力搜索，基本上，我要针对每个点p遍历所有点，计算到位置p的距离，并由此找出哪个质心。
我知道octree搜索和kd-tree可能会有所帮助，但不太确定如何解决它或哪个更好。
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我想要一个空间索引，例如kd-tree或quadtree / octree（您建议），或者是基于R-Tree的解决方案。
将所有质心放入索引中。通常，您可以将索引中的任何点与一些其他数据相关联，因此，如果需要，可以向网格中提供向后引用，例如网格坐标。
在索引中找到最近的点应该非常快。然后，返回的数据使您可以返回网格。
在某种程度上，四叉树/八叉树本身就是一个离散网格，如果点密度增加，则离散网格会变得更好。网格的不同之处在于它是分层的，根本没有存储空白区域。