わかりました、それは面白いです。私のタスクにより適していると思うので、Quadtreeアルゴリズムをもう少し深く説明してください。
確かに、Quadtreeアルゴリズムは、階層データ構造を使用してグリッドのセルを表す手法です。グリッドは象限に分割され、各象限は、必要に応じて4つのサブキュアドラントにさらに細分化できます。次に、各セルはツリー構造内のノードで表され、ルートノードはグリッド全体を表します。

Quadtreeアルゴリズムの利点は、特定のタイプのパターンまたはグリッドのビットワイズアルゴリズムよりも、メモリ効率が高く実装しやすいことです。たとえば、パターンに空きスペースが多い場合、またはセルが一緒にクラスター化する傾向がある場合、クアッドツリーアルゴリズムはビットワイズアルゴリズムよりも少ないメモリを使用できます。さらに、Quadtreeアルゴリズムは、ツリー構造により隣接セルへの効率的な移動とアクセスが可能になるため、近隣を見つけて細胞を更新するプロセスを簡素化できます。

ただし、特にグリッドが非常に大きい場合、またはセルがグリッド全体に均等に分布している場合、Quadtreeアルゴリズムは、特定のタイプのパターンまたはグリッドのビットワイズアルゴリズムほど実行されない場合があります。さらに、Quadtreeアルゴリズムは、ビットワイズアルゴリズムのような単純なアルゴリズムと比較して、実装およびデバッグをより複雑にすることができます。