C++激光雷达点云过滤循环与条件判断性能优化

我目前正在优化一款激光雷达点云过滤脚本，该脚本需处理约1.75亿个lidar点，按照x、y、z三个维度的上下边界范围，筛选出落入指定区间的点。

现有脚本的逻辑为：遍历每个点后，再遍历所有边界条件（存在多个边界区间），通过if语句判断点是否落在当前边界范围内，初始实现代码如下：

namespace filtering{
    std::vector<points_by_roof> filter_by_roof (std::vector<pointcloud::xyzfloats>& coordinates, const std::vector<roof_bounds>& bounds){
        //create filtered structure - roof_id, vector with all coordinates that will fall in that slice
        std::vector<points_by_roof> filtered (bounds.size());
        for (int i=0; i < bounds.size(); i++){
            filtered[i].id = bounds[i].id;
        }
        //Filtering points by roof slice
        for (int i=0; i < coordinates.size(); i++){
            for (int j=0; j < bounds.size(); j++){
                if (coordinates[i].z > bounds[j].z_range[0] && coordinates[i].z < bounds[j].z_range[1] &&
                    coordinates[i].x > bounds[j].x_range[0] && coordinates[i].x < bounds[j].x_range[1] &&
                    coordinates[i].y > bounds[j].y_range[0] && coordinates[i].y < bounds[j].y_range[1]){
                    
                    filtered[j].points.push_back({coordinates[i].x, coordinates[i].y, coordinates[i].z});

                    break;
                }
            }
        }
        return filtered;
    }
}  

该代码处理1.75亿个点初始耗时约20秒，我将if语句中的z轴边界判断调整到最优先执行后，耗时下降到约17秒。

我了解C++会对if语句做短路求值优化，会将如下形式的代码：

if (a==b && c==d){} 

转换为嵌套判断形式：

if (a==b) {
    if (c==d){}
}

但我认为将z轴边界判断前置只是这类优化的一个基础应用，现咨询是否有其他方案可以进一步提升代码运行速度。

我主观感觉for循环是耗时的主要来源，但我接触C++时间不长，该判断可能不准确。

非常感谢任何形式的帮助。

补充说明 #

很抱歉之前没有提供足够的代码与说明信息，我意识到信息不足会提升问题解答的难度（我是C++新手）。

• 边界匹配规则：不存在任何点同时落入两个边界框的情况
• 项目整体流程：从.las格式文件（激光雷达点云文件）中读取点数据，将点过滤到对应屋顶截面的边界框内，针对每个边界框内的点做最佳平面拟合，计算屋顶厚度。

涉及的自定义数据类型定义 #

定义在point_cloud.h头文件的pointcloud命名空间下：

struct xyzfloats {
    float x, y, z;
    xyzfloats(float x_val, float y_val, float z_val) : x(x_val), y(y_val), z(z_val){}
};

定义在filtering.h头文件的filtering命名空间下：

struct points_by_roof {
    std::string id;
    std::vector<pointcloud::xyzfloats> points;
};

struct roof_bounds {
    std::string id;
    int x_range[2], y_range[2], z_range[2];
};

我接触C的时间不长，对C性能优化的经验非常少，如果优化方案涉及不同数据类型、函数的选型，请说明其差异与原理。如果有必要我可以补充更多（或全部）项目代码，但我无法提供测试用的.las点云文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thomas K