在实际应用中，经常会遇到大批数据需要读取的情况，如何重新组织数据是一个必须面对和解决的首要问题。举个例子，我在一个项目中就遇到过这种问题，我把解决的办法写出来。
因项目需要，我要对一个2G多的激光文件进行重新整理，这些文件除了文件头，存储的就是点云数据，每个点是由3个浮点数表示，即在局部坐标系中的坐标 （x,y,z），我的任务就是将这些数据整理，要方便按任意平面坐标（x,y）或平面区域读取符合要求的数据，还希望能够像Google地球那样可以缩放显示。
说实话，拿到那个文件和文件头结构，我第一个想法就是想撞墙，回过神之后，我开始读文件头的结构，这个倒是很简单，保存了文件标志，激光扫描的时间，本次扫描持续的时间，有效距离，扫描的最小角度，扫描数据的精度等等。然后我开始读那些数据发现数据描述的是一个大约500m*500m区域的地形数据，而且不是均匀分布，跟高度起伏有一定关联。
我的第一个想法就是将这些数据按某一维排序，这样想要查找某一个点就可以采用二分法进行查找。比如按照 x 进行排序，那么要查找某一点，我就先按 x 进行二分查找，再对 y 进行二分查找，这样找到某一点最多需要不到20次文件读取和比较。但问题是要读取区域内的所有数据即使可以按行读取，也是很麻烦的，而且要缩放显示就更难了。
在否定了最好想的办法后，我突然想到这些数据在读区域数据时比较麻烦，那我就把这些区域数据存在一起，一次就可以全部读出来了。一个自然而然的想法就是划分网格，以网格为单位组织数据，但是为了实现任意查询，我决定把网格设为0.5m*0.5m大小，这样我在读取读和显示数据时就以这样的网格为最小单位进行读取，应该能满足需要，在显示略缩图时，我只读取网格的部分数据就可以了。但是麻烦还是存在，那就是网格数量很多，达到了1000*1000个，依然是很恐怖的数量，因此还需要再划分一个层次出来，我以1000个为一组，这样层次就比较清晰了。
在具体实现过程中，首先进行第一遍循环，按照点的平面坐标给每个点分配一个整数型的网格标号。具体的方法是先计算 网格的2维标号：
Xindex = ( x – Xmin ) / Xstep ， Yindex = ( y – Ymin ) / Ystep
那么分配的网格标号就是
Index = Xindex * Ycount + Yindex (其中 Ycount = ( Ymax – Ymin )/Ystep)
(例子中，Xmin = Ymin = 0,Xmax = Ymax = 500,Ystep = 0.5)
然后将这些网格按照标号顺序保存。
最后制作索引并放在文件的开头部分，索引其实是表示某一网格在整理好的文件中的位置，这样在读取网格数据时就可以根据索引直接定位到目标位置。由于所有点的数据自身的大小是相同的，因而很容易的可以得到网格内数据的个数，从而获得数据的分布状态，不需要另外存储。
