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【译】Swift算法俱乐部-八叉树

本文是对 Swift Algorithm Club 翻译的一篇文章。
Swift Algorithm Clubraywenderlich.com网站出品的用Swift实现算法和数据结构的开源项目,目前在GitHub上有18000+⭐️,我初略统计了一下,大概有一百左右个的算法和数据结构,基本上常见的都包含了,是iOSer学习算法和数据结构不错的资源。
🐙andyRon/swift-algorithm-club-cn是我对Swift Algorithm Club,边学习边翻译的项目。由于能力有限,如发现错误或翻译不妥,请指正,欢迎pull request。也欢迎有兴趣、有时间的小伙伴一起参与翻译和学习🤓。当然也欢迎加⭐️,🤩🤩🤩🤨🤪。
本文的翻译原文和代码可以查看🐙swift-algorithm-club-cn/Octree


八叉树(Octree)

八叉树是,其中每个内部(非叶节点)节点有八个子节点。 例如,通常用于游戏中的碰撞检测。

问题

考虑以下问题:您需要在3D空间中存储多个对象(每个对象在某个位置使用XYZ坐标表示)然后您需要回答哪些对象位于某个3D区域。 一个天真的解决方案是将点存储在一个数组中,然后迭代这些点并分别检查每个点。 该解决方案花费O(n)。

更好的方法

八叉树最常用于通过递归地将其细分为8个区域来划分三维空间。 让我们看看我们如何使用八叉树来存储一些值。

树中的每个节点代表一个类似盒子的区域。 叶节点在该区域中存储单个点,并为该点分配一组对象。

一旦添加了同一区域内(但在不同点)的对象,叶节点就会变成一个内部节点,并向它添加8个子节点(叶节点)。 先前包含在节点中的所有点都将传递给其对应的子节点并进行存储。 因此,只有叶子包含实际的点和值。

为了找到位于给定区域中的点,我们现在可以从上到下遍历树并从节点收集合适的点。

在最坏的情况下,添加点和搜索仍然可以占用O(n),因为树不以任何方式平衡。 但是,平均而言,它的运行速度明显更快(与O(log n)相当)。

扩展阅读

八叉树的维基百科
苹果公司的八叉树实现GKOctree

作者:Jaap Wijnen
灵感来自于Timur Galimov和苹果公司的八叉树实现
翻译:Andy Ron
校对:Andy Ron

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