AOI的实现的优化过程

由于正在开发的游戏涉及到10万个移动角色，如果单服10000玩家的话，采用双向循环查找，那就是10亿的量级，太恐怖了，不得不对算法做优化。
考虑以下场景：
1000*1000的地图
10000客户端角色
两个角色间的距离是10时，有效。
使用语言：java，版本1.6

随机生成10000角色的位置信息，然后计算哪些角色的信息需要发给范围内的客户端。
原始：使用最简单的双向查找算法，两重For循环， 每找到一个时数量+1，结果如下
    找到40030个有效值，耗时880ms
优化一：很明显，位置是双向的， 也就是A在B的范围内，B也在A的范围内，因此只需要循环n*(n-1)/2次，优化结果耗时416ms

优化二：由于大部分的角色位置相距较远，因此对地图进行分区，以100为单位，整个地图被分成100个区域，创建区域数组Player[100][]，然后计算每个客户端的更新范围所在的区域， 并将客户端加入到区域中，注意客户端的四个顶点可能在不同的区域上， 此时在几个区域就要加入几个区域。最后计算角色所在区域，并和区域内的Player计算距离。此算法得到的结果是22.5ms，为了避免java计时精度问题的影响，此处用了nanotime来计时。

优化三：区域大小用2^N来表示，从而在计算角色所在区域时可以用移位来处理，使用64作为区域大小，优化后平均耗时是：15.5ms

优化四：从算法的耗时来看，区域小一些，则区域数量变多，但每个区域内的角色数量就少了，需要计算的量也会变少，使用32作为区域大小后，耗时为：9.5ms

优化五：如果地图变大一些，角色更加稀疏，则计算量会更少，使用10000*10000的地图后， 同样64大小的区域，耗时是：1.8ms

自此，整个优化结束，基本满足需要。