Swift中更高效的立方体内部点检测方法寻求

针对你83000个点的场景，核心优化思路是别让每个盒子遍历所有点，反过来让每个点只找一次自己所属的盒子，把时间复杂度从O(N*M)（N是盒子数，M是点数）降到O(M)，再结合空间索引结构进一步提升效率。

1. 反向映射：点找盒子，而非盒子找点 #

这是最直接的性能提升手段：

• 先确定原始SCNBox的边界（min/max坐标），以及你要细分的维度（比如x、y、z各分k份，总盒子数为k³）。
• 对每个点，计算它在x、y、z轴上的细分索引：

  // 示例：计算点在x轴的细分索引
  let xRange = boxMax.x - boxMin.x
  let xIndex = Int((point.x - boxMin.x) / xRange * numberOfSubdivisionsX)
  // 同理计算yIndex、zIndex
  

• 用三维数组或字典记录每个细分盒子的存在状态（比如var boxHasPoints: [[[Bool]]]），只要有点落入对应索引的盒子，就标记为true。
• 后续只需要遍历标记为true的盒子进行细分，完全跳过空盒子。

这种方法只需要遍历83000个点一次，不管细分出多少盒子，耗时都稳定在O(M)，比原方案高效得多。

2. 递归细分用八叉树（Octree） #

如果你的需求是动态递归细分（比如盒子内点数量超过阈值才继续拆分），八叉树是天生适配的结构：

• 初始化根节点为原始SCNBox，将所有点加入根节点的点列表。
• 检查根节点：如果点数量超过设定阈值（比如100个），就把它拆分成8个子盒子（对应八叉树的8个象限）。
• 遍历根节点的点列表，将每个点分配到对应的子盒子中，空的子盒子直接丢弃。
• 对每个非空的子盒子重复上述细分逻辑，直到子盒子内点数量低于阈值或达到细分深度上限。

这种方式的优势是：每个子盒子只处理自己包含的点，无需全局遍历所有83000个点；空盒子直接被淘汰，不会参与后续计算，而且八叉树结构后续也能复用在其他3D空间查询场景中。

3. 预计算点的空间哈希 #

如果需要频繁进行盒子-点匹配，可以给点做空间哈希优化：

• 把整个3D空间按细分粒度分成网格，每个网格对应一个哈希键（比如用xIndex、yIndex、zIndex组合成整数或字符串键）。
• 遍历所有点，将每个点存入对应哈希键的列表中，得到[HashKey: [SCNVector3]]的结构。
• 后续细分出盒子后，只需计算盒子对应的哈希键范围，直接取出对应哈希桶里的点进行检查，无需再遍历全局点数组。

这种方法适合需要多次进行不同盒子查询的场景，哈希表的查询是O(1)级别，能快速定位到盒子可能包含的点。

额外优化小技巧 #

• 提前过滤无效点：先遍历一次所有点，把不在原始SCNBox内的点直接排除，后续所有操作只处理有效点，减少无效计算。
• 用整数运算替代浮点运算：计算细分索引时，把坐标范围和点数转换成整数，避免浮点误差的同时提升计算速度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者7ucci