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Efficient (and well explained) implementation of a Quadtree for 2D collision detection
并遇到本段
好吧，因此实际上四叉树并不是我最喜欢的数据结构。我倾向于使用网格层次结构，例如世界的粗网格，区域的精细网格和子区域的精细网格（3个固定级别的密集网格，并且不涉及任何树），并带有行-基于优化的方法，这样将取消分配其中没有实体的行并将其变为空指针，同样，完全空的区域或子区域也将变为空。虽然这种在一个线程中运行的四叉树的简单实现可以以60 FPS的速度在我的i7上处理10万个代理，但是我实现了可以处理几百万个代理的网格，这些代理在较旧的硬件（i3）上每帧都相互反射。我也一直喜欢网格如何使它很容易预测它们需要多少内存，因为它们不细分单元。但我将尝试介绍如何实现合理有效的四叉树。
这种类型的网格看起来很直观，听起来像是“ N阶”网格，其中每个父级有4个子节点，而不是4个子节点。 N ^ 3可以比4 ^ 3更远，这可以提供更好的精度，而分支的数量可能更少（我想是因为分支的数量更少）。
我有些困惑，因为我会凭直觉地使用带有适当< operator()的单个或3 std :: map来减少其内存占用，但是我不确定它会这么快，因为查询AABB将意味着堆叠多个O（log n）访问。
他所说的那些基于行的优化到底是什么？这种类型的网格搜索常见吗？
我对z阶曲线有所了解，对四叉树并不完全满意。
我正在阅读此答案高效（且已充分解释）用于2D碰撞检测的四叉树实现，并且遇到了此段落好吧，所以实际上四叉树不是我的...
我回答这个问题很不礼貌，因为这是我自己的报价。但这是基于我在个人经历中遇到的常见模式。