Ash*_*ppa 5 sorting algorithm nearest-neighbor space-filling-curve z-order-curve
对于我当前的输入数据，即 3D 中的点，我使用Morton 代码来提高访问点列表时的缓存一致性。
我还有一些其他的 6D 和 7D 数据。对于这些维度，莫顿代码仍然是一种很好的技术吗？或者还有其他的技巧吗？其他空间填充曲线技术比 3D 本身的 Morton 计算更复杂，我想知道人们是否使用 6D/7D 或更高版本的替代技术。
您应该尝试行主索引或行主索引。它们还保留了空间局部性，但它们的计算效率更高，即使在更高的维度上也是如此。
您可以在The Art of Assembly Language，第 5 章，第 211-216 页一书中更深入地（但在几何意义上）阅读有关行优先和列优先索引的内容。相关章节可在此处在线获取。
还有一篇关于您可以考虑的各种空间索引技术的好论文，包括提到的那些：Samet, H. 2017. Sorting Spatial Data。国际地理百科全书。1-11。
Hilbert 和 Gray 索引在这里不是一个选项，因为它们的计算速度比 Morton 慢（它们的大多数实现都包含隐式 Morton 编码）。基本上是一个适当的 Morton（基于查找表或幻数）实现，并且行优先/列优先索引是最快的。