这个说的有点问题
排序之后不是下标乱了而是值乱了。
所以其实应该不能用数组。
大概应该用哈希表，键为PID 值为CID。
按照值排序，按照键直接索引得到值。

另外，假如你的问题只是邻域搜索的话，即
知道一个粒子编号，想求它所在的网格的其他粒子的编号，
那么还可以用最小堆实现。

PS：最小堆是一个自动按照从小到大排列的数组。（可以在每个时间步开始的时候排序）

我们建立这样一个数组：
这个数组的下标为粒子编号，而存储的值是网格编号。这个数组总是按照网格编号进行排序。
（我们称之为数组a吧。网格编号记作CID，粒子编号记作PID）

由于这个数组是从小到大排序好的，所以它应该大概是这样的

24 35 2 31 42 57
0 0 0 1 1 1
上面的代表粒子编号即下标，下面的是网格编号即值。
总之粒子编号是乱的但网格编号是排好的

假如我知道某个粒子的编号是31，那么直接通过索引粒子编号就知道它在1号网格，即

a[31]=1

那么搜索所在网格的其他粒子的时候呢，只需要同时向前和向后搜索就行了。直到搜索得到的
网格编号和当前粒子的网格编号不等为止，即CID！=1即可。

这就避免了搜索所有的粒子。

这题我会！
可以建立两个数组（实际上是两个哈希表）。
一个是以粒子编号为下标，存储的是网格编号。一个是以网格编号为下标，存储的是粒子编号（因为一个网格可以有很多例子，所以这是个二维不等长数组，第二维可以用std::vector）。

每次粒子移动以后，更新这两个数组。

假如知道粒子编号想找所在网格，那个就第一个数组；假如知道网格编号想知道它里面有哪些网格，就用第二个数组。

@李东岳 好啊。我先研究下。
这个问题是属于生物流体力学的，凝血和血栓现象的应用前景也挺明确的，应该挺值得深入研究的。

@李东岳 好的。谢谢李博士。我读下这篇论文。

@李东岳 如果说前人的工作。有的文献说用LBM有的用IBM。各种模型多种多样。

@李东岳
血小板聚集形成血栓。
另外伴有一系列复杂的级联反应。这是内源性的。也就是说无需任何触发机制都能凝血。正常状态不凝血的原因是血液中同时存在抗凝的化学物质，与凝血机制形成动态平衡。如果非要说有什么触发机制，那就是破损的血管壁释放组织因子引发了一系列的凝血反应。

@李东岳 我要算血液凝固，形成血栓。可以是体外血液的凝固，比如浸了血的手术刀。也可以是体表有个小伤口愈合。还有就是体内血管破损了愈合。最后就是病理性的血栓，比如形成了栓塞。

现在初步打算，先做体表小伤口愈合或者体内血管破损愈合的。

@李东岳
温度触发凝固的那个，愿闻其详。
话说添加区域源项可以使流体变为固体？这是什么算法？

@李东岳
李老师，你好
这也分单相和多相吗？之前没思考过。
现在想想，假如模拟血液凝固形成血栓的话，血栓只是附着在血管壁上堵住伤口，貌似就是单相+固体发生形变。如果形成的栓块随着血液流动，成为病理性的栓塞的话，貌似就是多相。
单相和多相的算法都能说说吗？想开开眼界。