Javascript 高效地连接串行生成的大型阵列

我将许多长数组（80个数组，每个数组包含80000个元素，最终更多）组合成几个单个数组（8个数组，每个数组包含1600000个元素），作为属性上传到一个Three.js BufferGeometry中。我努力使这个过程有足够的效率，而不是冻结浏览器。我已经过了那个点，但它仍然慢得令人痛苦。是否有任何方法可以加快这一优化？我尝试使用

push.apply

，这大大加快了进程，但最终超出了调用堆栈。我目前正在使用

concat

，但不知道将进程转换为字符串或其他数据结构，然后再转换回来是否有帮助？其他想法？我洗耳恭听

以下是有问题的代码块：

var motifMinBufferSize = 80000;

function setMinimumBufferSize( pointCloudAttributeArray, itemSize, fillValue ) {
    // buffers cannot be resized once they've been sent to the graphics card, so I am emulating resizing by setting a minimum buffer size that exceeds the number of vertex positions in the largest known point cloud.
    supplementalArray.fill( fillValue );
    var fullArray = pointCloudAttributeArray.concat( supplementalArray );
    return fullArray;
}


function flattenVertexArray( array ) {
    var flattenedArray = [];
    for ( var i = 0; i < array.length; i++ ) {
        flattenedArray.push( array[i].x, array[i].y, array[i].z );
    }
    return flattenedArray;
}


function concatArrays( gridArray, motifArray ) {
    var newGridArray = [];
    newGridArray = gridArray.concat( motifArray );
    return newGridArray;
}


function compileGridOfPointCloudAttributes( ... ) {

    ...code to compile the attributes for a BufferGeometry representing a grid of point clouds...
    // Skipping ahead in the function:
    for ( var i = 0; i < 80; i++ ) {
        ...
        // I have 8 of these attributes that gradually accumulate representing 80,000 values each for 80 different particle clouds:
            var position = flattenVertexArray( motif.position );
            var aGridPosition = flattenVertexArray ( motif.aGridPosition );

            pointCloudGridAttributes.aPointCloudIDPerVertex = concatArrays( pointCloudGridAttributes.aMotifIDPerVertex, setMinimumBufferSize( motif.aPointCloudIDPerVertex, 1, 0 ) );
            pointCloudGridAttributes.position = concatArrays( pointCloudGridAttributes.position, setMinimumBufferSize( position, 3, gridDimensions.gridWidth ) );
            pointCloudGridAttributes.aGridPosition = concatArrays( pointCloudAttributes.aGridPosition, setMinimumBufferSize( motif.aGridPosition, 1, 0 ) );
        ...continue like this for 5 more attributes...
    }
}

var-minbuffersize=80000；
函数setMinimumBufferSize（pointCloudAttributeArray、itemSize、fillValue）{
//缓冲区发送到图形卡后无法调整大小，因此我通过设置最小缓冲区大小来模拟调整大小，该大小超过已知最大点云中的顶点位置数。
补充阵列填充（填充值）；
var fullArray=pointCloudAttributeArray.concat（补充阵列）；
返回完整数组；
}
函数展平顶点阵列（阵列）{
var FlattedArray=[]；
对于（var i=0；i

上下文：

---

我正在使用三个.js进行可视化，它们由80个左右的粒子云组成，每个粒子云都有唯一数量的点（每个云有50000多个点），并且都组成一个

BufferGeometry

，以实现高效渲染。我定期在点云上交换另一个点云，但了解到缓冲区几何体中的缓冲区在实现后无法调整大小，因此我现在有一个固定的、超大的数组部分专用于每个点云。

不要创建临时javascript数组。看见