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目前我将体素存储在一个简单的列表中。([0,0,0,0,0,1,0,0,1 ... ]) 要检索列表中的体素位置，我使用此函数：

def getBlockKey(self, x, y, z):

    blockX = x % CFG_CHUNK_SIZE
    blockY = y % CFG_CHUNK_SIZE
    blockZ = z % CFG_CHUNK_SIZE

    return blockX + blockY * CFG_CHUNK_SIZE + blockZ * (CFG_CHUNK_SIZE * CFG_CHUNK_SIZE)

但是在处理大量数据时这非常慢。例如，迭代 256*256*256 块中的每个立方体需要 50 秒。

我想使用 dict 会更快，但它使用太多内存。

你能帮我找到这两者之间的妥协吗？

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您可以将列表替换为bytearray. 假设每个体素保留一位信息，则每个字节可以存储 8 个体素。

您也可以ndarray从NumPy尝试。您可以有效地构造一个 256×256×256 数组，该数组占用的空间更少，并且比普通的 Python 数据结构（在某些方面）访问和操作更快。

于 2011-11-04T00:39:39.297 回答
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如果您需要处理大量体素，您可能需要查看 DreamWorks 的开源库。

http://www.openvdb.org

于 2014-01-25T11:07:56.087 回答