Se propone en este documento un algoritmo de búsqueda de libro de códigos de cuantificación vectorial (VQ) de alto rendimiento. VQ es una técnica importante de compresión de datos que se ha aplicado ampliamente a la compresión de voz, imagen y video. Sin embargo, el proceso de búsqueda del libro de códigos requiere una carga computacional alta. Para resolver este problema, se propone un algoritmo novedoso que consta de procedimientos de entrenamiento y codificación. En el procedimiento de entrenamiento, se utilizó un conjunto de datos de voz de entrenamiento para construir la tabla de búsqueda de distorsión de error cuadrado para cada subespacio. En el procedimiento de codificación, en primer lugar, se asignó rápidamente un vector de entrada a un subespacio de búsqueda. En segundo lugar, se obtuvo el grupo de palabras de código candidatas mediante la aplicación de la ecuación de eliminación de desigualdad triangular (TIE). Finalmente, se empleó una técnica de eliminación de distorsión parcial para reducir el número de multiplicaciones. El método propuesto redujo significativamente el número de búsquedas y la carga computacional, especialmente cuando los vectores de entrada eran no correlacionados. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto proporciona un ahorro computacional (CS) de hasta un 85% en el algoritmo de búsqueda completo, hasta un 76% en el algoritmo TIE y hasta un 63% en el algoritmo TIE iterativo. Además, el método propuesto proporciona un ahorro de CS y una reducción de carga de hasta un 29-33% y un 67-69%, respectivamente, sobre el algoritmo BSS-ITIE.