面试题：JavaScript稀疏数组在复杂数据结构中的优化应用

数据结构设计优化

使用更紧凑的存储格式：
- 对于稀疏数组，如果大部分顶点信息为空，可以使用哈希表来存储非空的顶点信息。哈希表以顶点的索引作为键，顶点信息作为值。这样可以避免存储大量的空值，节省内存空间。例如：
```
vertex_dict = {}
vertex_dict[1] = (1.0, 2.0, 3.0) # 假设顶点信息是三维坐标
vertex_dict[5] = (4.0, 5.0, 6.0)
```
分层数据结构：
- 对于大规模的图形顶点，可以采用分层的数据结构，比如八叉树（适用于三维场景）或四叉树（适用于二维场景）。将整个场景空间划分为多个子空间，每个子空间存储该区域内的顶点信息。这样在渲染时，可以快速定位到需要渲染的顶点所在的子空间，减少遍历的数据量。
- 以八叉树为例，其节点结构可以定义如下：
```
class OctreeNode:
    def __init__(self, bounds):
        self.bounds = bounds
        self.children = [None] * 8
        self.vertices = []
```

算法选择优化

快速查找算法：
- 如果使用哈希表存储顶点信息，查找操作的时间复杂度为 O(1)，相比于线性遍历稀疏数组查找顶点信息（时间复杂度 O(n)），大大提高了查找效率。
- 对于分层数据结构（如八叉树），可以使用空间查询算法。例如，当渲染一个视锥体时，可以通过视锥体与八叉树节点的边界进行相交测试，快速排除不需要渲染的节点，只处理与视锥体相交的节点内的顶点。
```
def intersects(view_frustum, octree_node):
    # 实现视锥体与八叉树节点边界的相交测试逻辑
    pass
```

并行处理算法：

在渲染过程中，可以采用并行算法来处理顶点信息。例如，使用多线程或 GPU 并行计算。如果使用多线程，可以将顶点信息按一定规则（如按空间区域划分）分配给不同的线程进行渲染前的处理，如变换、光照计算等。
在 Python 中使用 multiprocessing 库进行简单的并行处理示例：

import multiprocessing

def process_vertices(vertices_chunk):
    # 对顶点块进行处理的逻辑
    for vertex in vertices_chunk:
        # 例如进行坐标变换
        vertex[0] = vertex[0] * 2
    return vertices_chunk

if __name__ == '__main__':
    all_vertices = [(1.0, 2.0, 3.0), (4.0, 5.0, 6.0), (7.0, 8.0, 9.0)]
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()
    chunk_size = len(all_vertices) // num_processes
    chunks = [all_vertices[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(all_vertices), chunk_size)]
    pool = multiprocessing.Pool(processes = num_processes)
    processed_chunks = pool.map(process_vertices, chunks)
    pool.close()
    pool.join()
    processed_vertices = [vertex for chunk in processed_chunks for vertex in chunk]

关键代码片段总结

哈希表存储顶点信息：

vertex_dict = {}
vertex_dict[1] = (1.0, 2.0, 3.0)

八叉树节点定义：

class OctreeNode:
    def __init__(self, bounds):
        self.bounds = bounds
        self.children = [None] * 8
        self.vertices = []

简单并行处理示例：

import multiprocessing

def process_vertices(vertices_chunk):
    for vertex in vertices_chunk:
        vertex[0] = vertex[0] * 2
    return vertices_chunk

if __name__ == '__main__':
    all_vertices = [(1.0, 2.0, 3.0), (4.0, 5.0, 6.0), (7.0, 8.0, 9.0)]
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()
    chunk_size = len(all_vertices) // num_processes
    chunks = [all_vertices[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(all_vertices), chunk_size)]
    pool = multiprocessing.Pool(processes = num_processes)
    processed_chunks = pool.map(process_vertices, chunks)
    pool.close()
    pool.join()
    processed_vertices = [vertex for chunk in processed_chunks for vertex in chunk]

面试题：JavaScript稀疏数组在复杂数据结构中的优化应用

知识考点

面试题答案

数据结构设计优化

算法选择优化

关键代码片段总结