3D のポイントである現在の入力データについては、モートン コードを使用して、ポイント リストにアクセスする際のキャッシュの一貫性を改善しています。
他に 6D と 7D のデータがあります。モートン コードは、このような次元に対しても優れた手法ですか? それとも他のテクニックはありますか？他の空間充填曲線の手法は、3D 自体の Morton よりも計算が複雑でした。人々が 6D/7D またはそれ以上の代替手法を使用するかどうか疑問に思っています。
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行優先または行プライムのインデックス作成を試す必要があります。また、空間的局所性も維持されますが、より高い次元でもより効率的に計算できます。
行優先および列優先のインデックス作成については、The Art of Assembly Language の第 5 章、211 ～ 216 ページの書籍で、より詳細に (幾何学的な意味は少なく) 読むことができます。関連する章は、ここからオンラインで入手できます。
また、言及されているものを含め、考慮できるさまざまな空間インデックス作成手法に関する優れた論文があります: Samet, H. 2017. Sorting Spatial Data. 国際地理百科事典。1–11。
ヒルベルトとグレー インデックスは、モートンよりも計算が遅いため、ここではオプションではありません (それらのほとんどの実装には暗黙のモートン エンコーディングが含まれています)。基本的に、適切な Morton (ルックアップ テーブルまたはマジック ナンバー ベース) の実装と、行優先/列優先のインデックス作成が最も高速です。
于 2015-07-02T02:21:55.307 に答える