线性八叉树_游戏场景管理的八叉树算法是怎样的？

最近正好在看吧。就谈一下数据结构。

八叉树特别适合进行空间划分。在需要邻近点信息做参考时，利用八叉树做搜索会非常高效。

八叉树必备的元素：尺寸：一般就是自己限定的空间(有的地方也叫bounding box 包围盒)大小。

深度：八叉树划分的层级

源点：一般就是(xmin,ymin,zmin)了

节点：就像下图划分的一个一个的小立方体(有的会叫voxel，或者cell)

这个带颜色的示意图很清楚的解释了八叉树的结构。每一个小立方体(voxel)都是一个子节点。只子节点可以被继续划分。

构建的方式最通用的莫过于线性八叉树了。具体做法是对每个节点进行二进制编码。

这样做的好处是：快速定位和搜索

。不同维度的编码具有独立性。先简单的以二叉树为例：

首先是树状：根节点编码为0000，左节点与根节点相同，所以是0000.

若右节点的高度为height，所以将该节点的第(height -1)位置为1. 下图的例子也就是把第三位置换1.之后就是1000

沿着左右子树采取上面的规则进行编码。

如果是一维：

对于待搜索的数据，比如7.1。二进制编码就是(7.1/10)(2^4)=(0.71*16) =binary(11) = 1011.

而对于三维空间的八叉树的建树。原理是一样的。对x，y, z 的每个维度都进行编码。

最后不同的结点都会有自己特定的一串二进制编码：

采取这样的方式以后定位和搜索就会变得非常高效。

定位会定位到叶子结点，空间想象一下的话就是一个大立方体中的小立方体(想象一下魔方)。

而每一个叶节点(小立方体voxel)中存放的就是很多点了。

在获取的时候，可以通过反序列化的方式。获取点的位置和索引。

在获取临近点的信息以后，对于图形三维中的很多计算来说就很有价值了。比如滤波，法线计算等等。进而影响到数据量的压缩，渲染等等。

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