これは比較的簡単に解決できる問題のようですが、解決策を見つけるのに苦労しています。整数幅の 3 次元の立方体空間を、指定された数の整数幅の長方形の細分化に分割しようとしています。ブロックは同じサイズである必要はありませんが (これは常に可能であるとは限りません)、目標は、最大のサブディビジョンのボリュームをできるだけ小さくすることです (したがって、可能な限り均等に分散されます)。その上、サブディビジョンの表面積はできるだけ小さくする必要があります (つまり、1x2x4 よりも 2x2x2 のサブディビジョンが優先されます)。
これは、分散コンピューティングのスペースを分割するために使用されるため、これら 2 つの要件の目的は、負荷を公平に分散し、プロセッサ間の必要な通信を減らすことです。とにかく、この問題の正しい方向への微調整をいただければ幸いです。
質問のタイトルはあまり明確ではありませんが、スペース分割アルゴリズムまたはスペース充填曲線のいずれか、あるいは両方を探しているようです。
上記の2つの主題は深く相互に関連していますが、正確な問題によっては、そのうちの1つが役に立たない場合があります。
スペース分割アルゴリズムとデータ構造は、一般に、固定スペースを管理し、このスペースのどの部分にどの（移動している可能性がある）オブジェクトがあるかを見つける必要があるアプリケーションで使用されます。したがって、ボリュームを再帰的に分割して、ボリュームのセクション内のオブジェクトのリストを高速に取得（および更新）できるようにします。パーティションごとのオブジェクト数のバランスをとろうとするアルゴリズムを見つけることもできます。
空間充填曲線は、誰かが多次元座標の不変のリストをスキャンする方法で順序を課すことに関するものです。その場合、注文のプロパティ（たとえば局所性）が重要です。ライナーを注文したら、必要な数のチャンクに分割して配布できます。各カンクには引き続き優れたプロパティがあります。
両方の問題は多くの科学的アプリケーションで遭遇する可能性があるため、非常に賢い人々によって徹底的に研究されてきました。私は間違いなくそれらの主題の専門家ではありません、これは私がそれらを理解する方法です。それが役に立てば幸い。