给定3D空间中的点阵列，我需要找到与给定点p最近的点。
我希望优化此搜索的效果。目前，我使用平方数作为比较距离的度量，因为与欧几里德距离（需要计算平方根）相比有明显的优化。
我知道曼哈顿距离的存在。但是，我不确定在这种情况下是否可以使用此度量标准。我需要正确地做这个评估。
有没有更好的方法来实现这种计算，性能明智？也许将点存储在专门的数据结构中，或者使用不同的度量标准？
我阅读了相关问题（Fastest way to find the closest point to a given point in 3D, in Python），但我仍然想知道比较的最佳指标。