Algorithm 从微小到巨大的物体空间分割/碰撞检测的最佳算法？

我环顾四周，发现了10亿个问题、文章、研究、论文等，但我还没有真正弄明白或找到这个问题的答案

基本上，我只是想知道从1像素到屏幕本身大小的对象之间的空间分割/碰撞检测的最佳算法是什么。目前，我倾向于松散的四叉树

首先，看一看

这取决于你的要求。四叉树非常适合于高达100K条目的中小型数据集。如果这符合您的要求，则无需进一步阅读

然而，普通四叉树往往难以处理非常大或高度聚集（某些区域的高点密度）的数据集。它们也不是很容易实现的，因为对于较大的树，您可能会遇到精度问题（如果深入到树中，象限开始重叠或有间隙，则将数字除以230倍）。否则，它们相对容易实现

我发现我的方法非常有用，它有点类似于四叉树，但没有精度问题，并且固有的深度有限。根据我的经验，它相当快，特别是如果您使用一个小的结果集进行窗口查询（这基本上就是您在碰撞检测中所做的）。不幸的是，它不是那么容易实现。上面的链接引用了我自己的java实现，但是DOC也包含C++版本的链接。

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您还可以尝试“qthypercube2”，它是一个四叉树，包含一些PH树的导航技术。当前的1.6版本对于极端数据集存在一些精度问题，但是您会发现它非常快，并且精度问题的解决方案已经在准备中

使用动态AABB树进行实时宽相位碰撞，因此值得考虑。这实际上是我的松散四叉树亚军。也许我会再看一看，阿加尼确实看到了关于高效数据结构的第一个链接，松散的四叉树看起来确实适用于非常大到非常小的对象（尽管如果你真的检查了链接中的动画gif，你会注意到碰撞中实际上有很多非常明显的错误）。那些其他的链接看起来很有趣，我明天还要看一看。谢谢