作者：Jonathan Ferraris 翻譯:Dreams woo
原理：什么是Quadtrees?
由于3D圖形卡消費市場的變革，現(xiàn)在3D游戲越來越流行了，他們中大部分是第一人稱射擊游戲，這 是一個很好的理由，這個理由是室內(nèi)環(huán)境，當和室外環(huán)境相比它非常簡單。對于室外環(huán)境，它沒有方便 的通往下一關的樓梯，門，或墻來阻擋你的視線。室外環(huán)境都是連續(xù)的。對于傳統(tǒng)的幾何學來說這是非 常棘手的，請打入quadtrees來學習下面的知識。
注意：下面的圖示都是從上到下看一個3D地形，方格顯示了在X和Y軸上的地形，并看不見現(xiàn) 實中的物體高度，因為我們是順著Y軸看的。
Figure 1
設想你的地形是一個非常大的方格，在一個X和Z的面上擴展，如圖1。我們有一個攝象機在地形的右 下角，它的可視截面（藍三角）擴展為在相同方向上的小單元，這樣在優(yōu)化前，繪制地形的程序代碼看 起來象這樣:
for(int ctr=0; ctr<num_of_cells; ctr++)
{
DrawCell();
}
注意：一個小單元就是一個包含一些三角形的正方形，它是地形的一部分），看起來非常好，但是本 來我們只是占用了16個單元，可是畫了256個。這是非常大的浪費，在我們的可視截面里只有5個單元。 現(xiàn)在第一個優(yōu)化：我們要測試所有的單元是否在可視截面里，如果在就畫他，現(xiàn)在的代碼如下：
for(int ctr=0; ctr<num_of_cells; ctr++)
{
if(cell is in frustum) DrawCell();
}
如果單元在我們的可視截面中，就畫他，非常正確。現(xiàn)在我們只畫了5個單元，而不是256個，我們只 是更改很少的代碼。在上面，我們保存了我們沒有繪出的251個單元，每次都是，這是非常的浪費，如下圖：
Figure 2
我將一些單元變成了蘭色，這樣我們可以建立一個包圍盒，如果蘭色的單元不在截面內(nèi)，我們可以安全 的說這個單元在區(qū)域A中，如果我們知道蘭色的單元不在截面內(nèi)，我們?nèi)绾稳y試區(qū)域A中的其他144個單元 呢，這由quadtrees 來工作
quadtrees 是從地形中獲得的，把它分割成四個較小的部分，每一個部分繼續(xù)分下去，直到一個分到 一個設定的大小，這看起來有點亂，讓我結合圖片解釋一下，首先，從我們的網(wǎng)格出發(fā)，現(xiàn)在將他分為四份。
Figure 3
如圖三，我們現(xiàn)在有四個子地形，繼續(xù)分下去，知道一個部分只有一個單元，，在下圖中，我們把第一個 小部分分成了四個更小的部分。
Figure 4
然后繼續(xù)：
Figure 5
然后繼續(xù)：
Figure 6
好了，現(xiàn)在第一個部件只有一個單元大小，我們告訴樹停止分割第一個部件，分割下一個，直到 全部分割完畢。當然你也可以將樹分割到合適的三角形數(shù)目停止，在我們的例子中為16個三角形，第 一，這個樹是父子關系，每個子節(jié)點有一個父節(jié)點，每個父節(jié)點有四個子節(jié)點，葉節(jié)點例外，他只有 一個父節(jié)點沒有子節(jié)點。葉節(jié)點是我們允許的最小的子節(jié)點，第二，每個樹都有一個根節(jié)點，它沒有 父節(jié)點，但有四個子節(jié)點。
再看一下圖，暗紅的邊界就是根節(jié)點，在圖3中，我們分割根節(jié)點，分配給他的子節(jié)點。藍線描繪 的正方形是根節(jié)點的四個子。稱為節(jié)點2，3，4，5。在圖4 ，我們把節(jié)點2分為四份，這些正方形是 節(jié)點的子，稱為節(jié)點6，7，8，9。繼續(xù)由節(jié)點6分割出10，11，12，13，由節(jié)點10分割為14，15， 16，17。這是他們的葉節(jié)點。停止分割。分割節(jié)點11，分完后是12和13，然后是7，8，和9。然后是 3，4，5。完成。
quadtrees 使用一個節(jié)點的包圍坐標工作，我們說我們的圖形0-16在X軸上，0-16在Z軸上。由于 這個原因，我們整個地圖的包圍坐標為左上為（0，0，0）右上（16，0，0）左下（0，0，16）右下 （16，0，16）當我們分割父節(jié)點時，我們就分割他的包圍坐標，于是節(jié)點2的包圍坐標為：左上 （0，0，0）右上（8，0，0）左下（0，0，8）右下（8，0，8）如圖7.
Figure 7
Test 1
方法如下：我們從根節(jié)點開始問“攝象機是否在根節(jié)點的包圍坐標內(nèi)？”我們說是。我們知道攝 象機在根節(jié)點的一個子節(jié)點內(nèi)，于是測試他們，“攝象機在節(jié)點2的包圍坐標內(nèi)嗎？”這里回答不， 于是我們離開節(jié)點2和它的子節(jié)點。這樣我們就可以不用測試節(jié)點2的64個單元了，不壞，不壞。
Figure 8
Test 2
你可以看圖8，我移出了節(jié)點2和它的子節(jié)點。繼續(xù)測試，“攝象機在節(jié)點3的包圍坐標內(nèi)嗎？” ，回答不，于是我們可以安全的離開節(jié)點3和它的子節(jié)點。
Figure 9
Test 3
繼續(xù)“攝象機在節(jié)點4的包圍坐標內(nèi)嗎？”回答不測試節(jié)點5。
Figure 10
Test 4
這時，攝象機在節(jié)點5的包圍坐標內(nèi)，我們測試它的子節(jié)點，我們給他的子節(jié)點命名為A，B，C，D， 測試第一個子節(jié)點“攝象機在節(jié)點A的包圍坐標內(nèi)嗎？”如圖10，不在，于是我們離開節(jié)點A和它的子節(jié) 點。
Figure 11
Test 5
現(xiàn)在測試節(jié)點5的第二個子節(jié)點，“攝象機在節(jié)點B的包圍坐標內(nèi)嗎？”如圖11。不在
Figure 12
Test 6
現(xiàn)在測試節(jié)點5的第三個子節(jié)點，“攝象機在節(jié)點C的包圍坐標內(nèi)嗎？”如圖12。不在
Figure 13
Test 7
OK，他一定在節(jié)點D中，“攝象機在節(jié)點D的包圍坐標內(nèi)嗎？”，是的，太好了，我們將在這里停止。 考慮一下上面的測試，共有16次測試（節(jié)點D內(nèi)），結果是有5個單元被看見，測試總數(shù)是7+16為23。 我們從256減少為23次。
A quadtree is used to dismiss large chunks of terrain at a time. If an apple is on a tree's leaf, chopping off the branches the apple is nowhere near saves you looking on every leaf.
編碼
Before we go any further, I advise those who are unsure about Indexed Lists to read through my tutorial here.
我們需要:
一個保存我們QUADTREE數(shù)據(jù)的結構
一個建立樹的函數(shù)
一個保存三角形數(shù)據(jù)的結構
typedef struct node
{
int bType;
VERTEX vBoundingCoordinates[4];
unsigned int uiBranches[4];
unsigned int uiVertexStrip1[8];
unsigned int uiVertexStrip2[8];
unsigned int uiVertexStrip3[8];
unsigned int uiVertexStrip4[8];
unsigned int uiID;
unsigned int uiParentID;
}NODE;
變量bType告訴我們節(jié)點的類型，可以為NODE_TYPE or LEAF_TYPE，如果我們畫樹的話，他用 來作為一個標志告訴程序停止或畫一些三角形（LEAF_TYPE），或繼續(xù)向下解析樹（NODE_TYPE）。 下一個變量是一個包含4個頂點的數(shù)組，他用來保存節(jié)點的包圍坐標，VERTEX定義如下
typedef struct vertex
{
float x,y,z;
}VERTEX;
我們還有一個叫做uiBranches的數(shù)組，他保存了四個索引值，代表了節(jié)點的四個子節(jié)點，如果本 節(jié)點類型是LEAF_TYPE，就不使用。
由于我們說每個葉節(jié)點保存16個多邊形，這里有四個數(shù)組，名為uiVertexStrip1到uiVertexStrip4， 每個數(shù)組保存四個三角形。在本向導中，他們沒被使用
變量uiID保存了QUADTREE的節(jié)點ID，在我解釋他以前，QUADTREE就如同一個節(jié)點的數(shù)組，這個ID就是 數(shù)組的索引
T讓我們看看最后一個變量，uiParentID，它是父節(jié)點的索引，讓我們用自己的方法來遍歷這棵樹，對 于給定的節(jié)點，我們可以從它的父節(jié)點遍歷到它的子節(jié)點，對于下面給定一個樹，我們?nèi)绾伪闅v他呢，
NODE *pNodeList;
這是一個pNodeList的指針，它是一個QUADTREE，注意：我們使用數(shù)組pNodeList[0] 作為根節(jié)點。
Formula 1.
上面的公式給出了葉節(jié)點的數(shù)目，葉寬指的是每個葉的三角形數(shù)目，這里我們稱葉節(jié)點為單元，也可以說每 個單元包含16個三角形，那么這里的葉寬為4個三角形，Grid Width 指的是格子的寬度，由于每個單元有4個 三角形，Grid Width 為16個單元乘以4是64，為了求出樹中的節(jié)點數(shù)，使用下面的函數(shù):
unsigned int CalcNodeNum(unsigned int max,unsigned int min)
{
int ctr=0;
int var = 0;
while(var==0)
{
ctr+=max;
max=max/min;
if(max==1)
{var=1;}
}
ctr++;
return ctr;
}
這里函數(shù)CalcNodeNum 有兩個參數(shù)，葉節(jié)點的數(shù)目（MAX）和葉寬（MIN），在這里葉寬為4 個三角形，葉節(jié)點的數(shù)目包含在上面的公式中，為了更好的理解上面的函數(shù)，給出下面的代碼:
unsigned int Temp =(GridWidth/4)*(GridWidth/4);
unsigned int Temp2 = CalcNodeNum(Temp,4);
pNodeList = (NODE*)malloc(sizeof(NODE)*Temp2);
首先計算葉節(jié)點的總數(shù)，其次保存節(jié)點的總數(shù)到變量Temp2，第三行是為指針分配內(nèi)存，現(xiàn)在 我們已經(jīng)技術了節(jié)點的總數(shù)并分配了內(nèi)存，接著調用QUADTREE的建立函數(shù)。
但是首先，讓我們回憶一下遞歸的代碼，如果我們想顯示數(shù)目1到10，我們可以這樣做：
void Count(int num)
{
cout<<num<<"\n";
}
void main()
{
Count(0);
Count(1);
Count(2);
Count(3);
Count(4);
Count(5);
Count(6);
Count(7);
Count(8);
Count(9);
return;
}
這樣做很乏味，可以這樣
for(int ctr=0;ctr<10;ctr++)
{
Count(ctr);
}
雖然上面的代碼沒有任何錯誤，但在QUADTREE中使用他簡直是噩夢，在上面我們調用了10次，如 果我們想調用20次，我們不得不告訴FOR循環(huán)使用20次，而遞歸只需要一次。他不需要FOR或WHILE結 構，正確的代碼如下：
void Count(int num)
{
static int ctr = 0;
if(ctr>num)
{return;}
else
{
cout<<ctr<<"\n";
ctr++;
Count(num);
}
}
void main()
{
Count(ctr);
return;
}
現(xiàn)在讓我們看看函數(shù)CreateNode，象它的名字一樣，他用來建立節(jié)點，實際他不僅可以建立一個 節(jié)點，還可以建立整個樹，我們只要調用函數(shù)一次，
void CreateNode(unsigned int Bounding[4],unsigned int ParentID,unsigned int NodeID)
在一個2D數(shù)組中擴展為高度為0的X和Z的面，為發(fā)現(xiàn)左上坐標，使用下面的公式
右上為:
左下?
右下?
數(shù)學并不困難，現(xiàn)在準備調用:
unsigned int uiBoundingCoordinates[] =
{0,GridWidth,(GridHeight*(GridWidth+1)),((GridHeight)*(GridWidth+1))+GridWidth};
CreateNode(uiBoundingCoordinates,0,0);
父節(jié)點已經(jīng)建立好了，我們可以通過CreateNode來工作了。.
void CreateNode(unsigned int Bounding[4],unsigned int ParentID,unsigned int NodeID)
{
static unsigned int TotalTreeID = 0;
unsigned int uiNodeType;
unsigned int uiWidth,uiHeight;
OK，靜態(tài)變量TotalTreeID保存了當前的節(jié)點數(shù)目，我們最后使用他來將子節(jié)點與他們的ID聯(lián)系起 來，uiNodeType保存節(jié)點的類型，uiWidth,uiHeight保存節(jié)點的寬和高，由于我們傳送的是包圍坐 標，實際上我們并不知道節(jié)點的大小，我們使用uiWidth,uiHeight來告訴節(jié)點是葉節(jié)點還是普通節(jié)點 ，現(xiàn)在需要從包圍坐標中獲得uiWidth,uiHeight:
uiWidth = fVerts[(Bounding[1]*3)] - fVerts[(Bounding[0]*3)];
uiHeight = fVerts[(Bounding[2]*3)+2] - fVerts[(Bounding[0]*3)+2];
T這里假設fVerts是一個包含頂點列表的數(shù)組，每個頂點包含3個部件，X，Y，Z，如果我們有頂點的 索引，就可以獲得指向這個頂點的指針，
Figure 14
如同你看見的一樣，索引0指向element[0]，element[0]是頂點0的X部件，依次類推。 現(xiàn)在，我們說我們的葉節(jié)點是4*4的三角形，這意味著葉寬為4三角形，由于我們知道節(jié)點的寬度（存儲 在uiWidth），如果我們分割寬度的結果為2，那么意味著這個寬度為4，這個節(jié)點就是一個葉節(jié)點，
if(0.5*uiWidth==2)
{
uiNodeType = LEAF_TYPE;
}
else
{
uiNodeType = NODE_TYPE;
}
接著，我們想得到一個指向我們節(jié)點的指針，pNodeList包含所有我們的節(jié)點，我們需要選擇一個。
NODE *pNode = &pNodeList[NodeID];
向節(jié)點內(nèi)填充內(nèi)容
pNodeList[NodeID].uID = Whatever;
我們可以簡單的做:
pNode->uiID = Whatever;
用我們得到的值填充
pNode->uiID = NodeID;
pNode->uiParentID = ParentID;
pNode->vBoundingCoordinates[0].x = fVerts[(Bounding[0]*3)];
pNode->vBoundingCoordinates[0].y = fVerts[(Bounding[0]*3)+1];
pNode->vBoundingCoordinates[0].z = fVerts[(Bounding[0]*3)+2];
pNode->vBoundingCoordinates[1].x = fVerts[(Bounding[1]*3)];
pNode->vBoundingCoordinates[1].y = fVerts[(Bounding[1]*3)+1];
pNode->vBoundingCoordinates[1].z = fVerts[(Bounding[1]*3)+2];
pNode->vBoundingCoordinates[2].x = fVerts[(Bounding[2]*3)];
pNode->vBoundingCoordinates[2].y = fVerts[(Bounding[2]*3)+1];
pNode->vBoundingCoordinates[2].z = fVerts[(Bounding[2]*3)+2];
pNode->vBoundingCoordinates[3].x = fVerts[(Bounding[3]*3)];
pNode->vBoundingCoordinates[3].y = fVerts[(Bounding[3]*3)+1];
pNode->vBoundingCoordinates[3].z = fVerts[(Bounding[3]*3)+2];
pNode->bType = uiNodeType;
現(xiàn)在我們還沒有處理葉節(jié)點，一旦我們分配了葉節(jié)點，我們將返回調用函數(shù)，在真實的世界里，你 或許希望得到一個指向數(shù)組或三角形的葉節(jié)點指針，如果你仔細看過NODE結構，你將注意變量 uiVertexStrip1...4，如果你愿意的話，可以在里面填充三角形，.
if(uiNodeType == LEAF_TYPE)
{
return;
}
else
{
下面，我們需要處理節(jié)點的子節(jié)點
unsigned int BoundingBox[4];
TotalTreeID++;
pNode->uiBranches[0] = TotalTreeID;
//Top-Left i.e. b[0]
BoundingBox[0] = Bounding[0];
//Between b[0] and b[1]
BoundingBox[1] = Bounding[0]+((Bounding[1]-Bounding[0])/2);
//[between b[0] and b[2]
BoundingBox[2] = Bounding[0]+((Bounding[2]-Bounding[0])/2);
//middle of node
BoundingBox[3] = Bounding[0]+((Bounding[2]-Bounding[0])/2)+((Bounding[1]-Bounding[0])/2);
CreateNode(BoundingBox,NodeID,TotalTreeID);
很簡單，自己看吧，
//******************************************************************************
TotalTreeID++;
pNode->uiBranches[1] = TotalTreeID;
// Between b[0] and b[1]
BoundingBox[0] = Bounding[0]+((Bounding[1]-Bounding[0])/2);
//Top-Right i.e. b[1]
BoundingBox[1] = Bounding[1];
//middle of node
BoundingBox[2] = Bounding[0]+((Bounding[2]-Bounding[0])/2)+((Bounding[1]-Bounding[0])/2);
//between b[1] & b[3]
BoundingBox[3] = Bounding[0]+((Bounding[2]-Bounding[0])/2)+((Bounding[1]-Bounding[0]));
CreateNode(BoundingBox,NodeID,TotalTreeID);
//******************************************************************************
TotalTreeID++;
pNode->uiBranches[2] = TotalTreeID;
//between b[0] and b[2]
BoundingBox[0] = Bounding[0]+((Bounding[2]-Bounding[0])/2);
//middle of node
BoundingBox[1] = Bounding[0]+((Bounding[2]-Bounding[0])/2)+((Bounding[1]-Bounding[0])/2);
//Bottom-Left i.e. b[2]
BoundingBox[2] = Bounding[2];
//between b[2] and b[3]
BoundingBox[3] = Bounding[2]+((Bounding[3]-Bounding[2])/2);
CreateNode(BoundingBox,NodeID,TotalTreeID);
//******************************************************************************
TotalTreeID++;
pNode->uiBranches[3] = TotalTreeID;
//middle of node
BoundingBox[0] = Bounding[0]+((Bounding[2]-Bounding[0])/2)+((Bounding[1]-Bounding[0])/2);
//between b[1] and b[3]
BoundingBox[1] = Bounding[0]+((Bounding[2]-Bounding[0])/2) + uiWidth;
//between b[2] and b[3]
BoundingBox[2] = Bounding[2]+((Bounding[3]-Bounding[2])/2);
//Bottom-Right i.e. b[3]
BoundingBox[3] = Bounding[3];
CreateNode(BoundingBox,NodeID,TotalTreeID);
}
All we need to do is return nothing and end CreateNode's curly brackets:
return;
}
And that's about it. You can download the fully annotated source and executable here.
posted on 2008-05-06 16:26
李陽 閱讀(1129)
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