我要做的是：我试图将一部分3D空间离散化为小立方体，即将物理空间的一部分（如其x、y、z笛卡尔坐标所描述的）转换为3D网格。此数组的每个元素都有一个double类型的距离值。网格存储为1D数组，其中任何点（x，y，z）都使用映射到数组索引上
z + y*dim_xy + x*dim_x，其中dim_xy是网格的2D切片的大小，dim_x是单轴的大小（基本上类似于创建3D阵列并使用3D索引值访问它时隐含发生的情况）。
问题：我想以非常精细的分辨率离散化一个相当大的3D空间。生成的阵列大小约为4-6GB。如果我只是使用new运算符创建数组，我的程序会因为缺少RAM而崩溃（事实上，有时整个系统会崩溃5-6分钟）。
我提出的解决方案，以及它的问题：我试图将数组存储为二进制文件。问题是，虽然顺序I/O操作相当快，但非顺序I/O操作需要相当长的时间。在我的例子中，网格的距离值是以宽度优先的方式从指定的点开始计算的。因此，即使算法以顺序（在一定程度上）处理连续（x，y，z）点的方式进行，它们映射到的数组索引在不同迭代中也会有很大的变化。这就是为什么我不能只创建一个较小的临时数组，用值填充它，然后一次性将其写入文件。
我的主要问题是以高效的方式编写文件的所有内容。现在，我在每次迭代时都使用seek函数跳转到文件中的特定位置（即数组中的索引），但只写一个150MB的小文件大约需要5分钟。请注意，读取文件并不是一个大问题；一旦写入文件，就不会经常需要读取它，而且我可以接受与非顺序访问相关的延迟。我只需要一种快速的方法来创建文件。
正如marom所指出的，您应该使用内存映射文件。但获得连续访问的一种方法是将数据存储为BSP或BVH（如VP树或kd树）。另一种方法是使用空间填充曲线（如三维peano曲线）来索引点。