如果我有 3 个列表：表示网格的点、面和单元格，其中：
points是 x,y,z 坐标的列表，例如
[-0.05, -0.05, 0. ],
[-0.05, 0.05, 0. ],
[ 0.05, -0.05, 0. ],
...
faces是点列表，其中每一行是代表人脸的点索引列表
[ 1, 4, 8, 7],
[ 7, 8, 6, 3],
[ 4, 0, 5, 8],
...
cells是一个点列表，其中每一行是代表一个单元格的点索引列表
[ 1, 7, 8, 4, 11, 16, 17, 10],
[ 7, 3, 6, 8, 16, 15, 14, 17],
[ 4, 8, 5, 0, 10, 17, 12, 9],
...
对于每个面，我需要获取共享该面的两个单元格 ID（在边界面的情况下，只有一个单元格拥有该面）。
对于一个小网格，我可以遍历单元格，并为每个单元格遍历所有面并检查一个面点是否在当前单元格中（两个 for 循环和一个面单元图），这当然非常慢。
有没有更聪明的方法来有效地获得我的网格的面部连接？
假设您正在使用立方单元格，您可以创建一个名为 的向量point2cell，以便point2cell[iPoint]为您提供共享该点的单元格的索引iPoint。这可以通过遍历cells向量来完成。看看下面的伪代码：
for iCell = 1:nCell
for iPointLoc = 1:8
iPoint = cells[iCell][iPointLoc]
point2cell[iPoint].insert( iCell )
接下来，您可以遍历面部，获取一个点，获取共享该点的所有单元格，并查看面部和单元格之间的匹配：
for iFace = 1:nFace
for iPointLoc = 1:4
iPoint = faces[iFace][iPointLoc]
for iCellLoc = 1:8
iCell = point2Cell[iPoint][iCellLoc]
if( cells[iCell] matches faces[iFace])
face2cell[iFace].insert( iCell )
第一个循环在单元数上是线性的，而第二个循环在面数上是线性的。
我认为，如果您以相同的方式对点列表、面列表和单元列表进行排序，即按三种实体类型的中点对行-列-层进行排序，我认为您可以获得 N 级性能。如果是这种情况，您可以估算查找关联元素所需的偏移量。然后，您可以在近似偏移的附近进行迭代以找到您需要的内容。
澄清示例：假设您有一个包含 9 个四边形的 2D 网格。您按行列对 16 个点进行排序，面也按中心按行按列排序，最后按中点按行按列对 9 个单元进行排序。如果你想找到一个面的两个相邻单元格，你可以有效地计算偏移量。这应该将您从 Order带到。
这当然假设结构化网格。