| """数组化 + Numba 的「单层」八叉树编码,等价替换 |
| MatrixOctree(max_depth=target_depth+1).build + OctreeFaceTokenBuilder(mc=8).encode_level_tokens(target_depth) |
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| 前提(per-row 栈已满足):max_depth = target_depth+1 -> 只有一次「叶子(td+1)->节点(td)」聚合, |
| 不需要多层 neighbor 传播;且 max_children=8 时 reduce_node_children_to_max 是 no-op(活跃 octant ≤ 8)。 |
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| 去掉 OctreeNode 对象 / dict-of-tuple / set-of-tuple: |
| * 叶子坐标量化 -> 边表(numpy) -> 节点坐标(leaf>>1)+ octant 局部索引(位运算, 向量化) |
| * 按节点聚合 intra 8×8 / 活跃掩码 F / 节点-节点邻接(向量化 scatter / np.unique) |
| * 三角形(3-clique)枚举走 Numba njit(CSR 两指针求交), 这是原 get_level_info 的热点 |
| * inter 8×8 按 (节点,邻居) 分组填充 |
| 输出 (raw_t, out_t) 与原实现「逐 slot 解码后网格一致」(顺序可不同;decode 与顺序无关)。 |
| """ |
| import numpy as np |
| from numba import njit |
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| from utils.data_utils import discretize |
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| _OCT_W = np.array([1, 2, 4], dtype=np.int64) |
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| @njit(cache=False) |
| def _triangles_csr(indptr, indices): |
| """前向邻接 CSR(indices[indptr[u]:indptr[u+1]] = 与 u 相连且 >u 的节点, 升序)。 |
| 枚举 u<v<w 三角形, 返回 [[u,v,w],...]。两指针求 adj[u]∩adj[v]。""" |
| out_u = [] |
| out_v = [] |
| out_w = [] |
| n = indptr.shape[0] - 1 |
| for u in range(n): |
| su, eu = indptr[u], indptr[u + 1] |
| for pa in range(su, eu): |
| v = indices[pa] |
| sv, ev = indptr[v], indptr[v + 1] |
| |
| i = pa + 1 |
| j = sv |
| while i < eu and j < ev: |
| wi = indices[i] |
| wj = indices[j] |
| if wi == wj: |
| out_u.append(u); out_v.append(v); out_w.append(wi) |
| i += 1; j += 1 |
| elif wi < wj: |
| i += 1 |
| else: |
| j += 1 |
| return (np.array(out_u, dtype=np.int64), |
| np.array(out_v, dtype=np.int64), |
| np.array(out_w, dtype=np.int64)) |
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