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我目前正在玩弄网格化体素块，这是一个N^3的体素值列表。由于在我的用例中，大多数体素将属于同一类型，因此许多邻居将共享相同的值。因此，使用 RLE（运行长度编码）是有意义的，因为它以随机查找（即块中的运行数量）为O(log(n))代价大幅降低了实际存储需求。n同时，我将每个体素位置编码为 z 阶曲线，具体使用 morton 编码。这一切都适用于我的用例，并提供了所需的预期空间减少。

问题在于对各个块进行网格划分。生成网格最多需要 500 毫秒（N=48），这对于流畅的游戏玩法来说太长了。我当前的算法大量借鉴了这里和这里描述的算法。

伪代码算法：

- For each axis in [X, Y, Z]
    - for each k in 0..N in axis
        - Create a mask of size [N * N]
        - for each u in 0..N of orthogonal axis:
            - for each v in 0..N of second orthogonal axis:
                - Check if (k, u, v) has a face between itself and (k+1, u, v)
                - If yes, set mask[u*v*N] = true
        - using the mask, make a greedy mesh and output that

网格生成本身非常快（<<< 1ms）并且不会从优化中获得太多收益，但是构建遮罩本身的成本非常高。正如在下面的跟踪输出中可以看到的，每个mesh_mask_building平均需要约 4 毫秒，每个网格发生 3*N 次！

我的第一个想法是优化这个，是使用块的固有运行并简单地遍历它们并为每个块构建一个掩码，但这没有成功，因为 morton 编码在整个原语中缠绕了很多，因此不会更擅长构建网格。当考虑一个只有一层设置为可见体素的块时，它也将是非常次优的。当前方法生成一个简单的长方体，因为它不关心运行，但在我建议的方法中，每次运行将是单独的并生成更多面。

跟踪时间

所以我的问题是，如何使用 morton-run-length 编码来生成网格？

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