我有一个numpy数组，它由以下对象组成：
class A:
def __init__(self, location, otherAttributes...):
self.location = location
self.otherAttributes...
arrayToSort = np.array([many times of type A], dtype=A)
其中，location是一个具有浮点数location = [X, Y, Z]的列表，表示三维空间中的位置。
在程序的每次迭代中，都需要获得对象之间的距离。此外，在每次迭代中，对象的位置都会发生变化，如果对象彼此在一定范围内，事情就会发生。我的想法是在每次迭代后对数组进行排序，以快速(O(log(n((搜索特定范围内的其他对象。
这是最好的方法吗？如果是，先按X，然后按Y，再按Z对数组进行排序的最快方法是什么？在另一个线程中，建议使用operator.itemgetter / operator.attrgetter来避免不必要的函数调用，但我真的不知道这在这种情况下会如何应用，这在这里甚至有意义。
非常感谢。
尝试将空间拆分为预定义大小的立方体。然后为每个对象添加一个属性，指示它属于哪个立方体(这是一个基于每个坐标值的简单计算(。最后，如果需要，只计算相邻立方体中对象之间的距离。这是一种非常基本的地理哈希类型，但可能会有所帮助。