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这个问题应该很容易回答，我有一种感觉可能有很多关于这个主题的文档，但是我在搜索中找不到任何东西，所以我想我正在寻找错误的东西。从基于立方体的世界构建KD树
让我们想象一下我有相同大小的立方体的世界里，每一个值1或0
什么是用于合并类似的值的立方体成最大可能的长方体的最佳方法。我认为只是随意抓取一个，并检查相邻节点并将它们组合，如果它们都是相同的模糊和重复的，但显然结果不会特别优化。我还考虑检查每个可能的立方体组合并比较结果，但这会非常昂贵。
任何人可以渲染帮助将是非常有益的。
哦，为了澄清，我正在寻找一种从正交碰撞数据中构建KD树的方法，以帮助优化路径查找。
我认为是辛树，因为它会是相当容易构造，但相比KD树岂不是有一定的缺点？ – Fascia 2011-02-03 21:04:37