คำถามติดแท็ก kd-tree

ฉันพยายามหาวิธีใช้ต้นไม้ KD ในหน้า 322 ของ "การตรวจจับการชนกันแบบเรียลไทม์" โดยEricson ส่วนข้อความรวมอยู่ด้านล่างในกรณีที่หน้าตัวอย่างของหนังสือ Google ไม่อนุญาตให้คุณเห็นเวลาที่คุณคลิกที่ลิงก์ ส่วนข้อความ ส่วนที่เกี่ยวข้อง: แนวคิดพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังการตัดกันของเรย์หรือส่วนของเส้นกำกับที่มีต้นไม้ kd นั้นตรงไปตรงมา บรรทัดถูกตัดกับระนาบการแยกของโหนดและคำนวณค่า t ของการตัดกัน หาก t อยู่ภายในช่วงของบรรทัด 0 <= t <= tmax เส้นเลาะเลียบไปตามระนาบและลูกทั้งสองของต้นไม้ลงมาซ้ำ ๆ ถ้าไม่เพียง แต่ด้านที่มีต้นกำเนิดของกลุ่มนั้นจะถูกเยี่ยมชมซ้ำ ดังนั้นนี่คือสิ่งที่ฉันมี: ( เปิดภาพในแท็บใหม่หากคุณไม่เห็นตัวอักษร) ต้นไม้ตรรกะ ที่นี่แสงสีส้มกำลังผ่านฉาก 3 มิติ x แทนจุดตัดด้วยระนาบ จากซ้ายสุดฮิต: ด้านหน้าของลูกบาศก์ล้อมรอบฉาก ระนาบการแยก (1) ระนาบการแยก (2.2) ด้านขวาของลูกบาศก์ล้อมรอบฉาก แต่นี่คือสิ่งที่จะเกิดขึ้นอย่างไร้เดียงสาตามคำอธิบายพื้นฐานของ Ericson ด้านบน: ทดสอบกับเครื่องบินแยก …

12 space-partitioning  kd-tree 

ทำงานในเกมของฉันฉันมาถึงจุดที่ฉันต้องติดตามทุกหน่วยในโลกเพื่อที่ฉันจะได้ทำการตรวจสอบเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดเพื่อต่อสู้ เกมนี้เป็นเกมที่คล้ายกับ RTS โดยมีหน่วยอัตโนมัติขนาดเล็กหลายพันตัวเคลื่อนที่อยู่รอบ ๆ ฉันได้ดู KD-Trees และ Quadtrees (โดยเฉพาะ Point Quadtrees) ฉันยังคงพยายามที่จะเรียนรู้รายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการทำงานของพวกเขา แต่จนถึงตอนนี้ Point Quadtrees ก็เหมาะสมกับฉันมากที่สุด อย่างไรก็ตามฉันได้รับความประทับใจว่า KD-Trees นั้นเร็วกว่าการค้นหาซึ่งสำคัญกับจำนวนคะแนนที่ฉันมีในต้นไม้ ในอีกกรณีหนึ่งในกรณีของฉันฉันจะติดตามหน่วยจำนวนมากที่เคลื่อนไหวตลอดเวลา จากเฟรมหนึ่งไปอีกเฟรมตำแหน่งของพวกเขาจะแตกต่างกันเสมอ Quadtrees นั้นเร็วกว่าที่จะปรับสมดุลได้ดีกว่า KD-Trees แต่ฉันไม่รู้ว่ามันจะใช้งานได้หรือไม่เมื่อคุณปรับสมดุลทุกจุดในต้นไม้ ฉันสงสัยว่ามันจะดีกว่าไหมในกรณีนี้ที่จะตัดต้นไม้แต่ละเฟรมและสร้างใหม่จากศูนย์แทนที่จะลองปรับสมดุลทุก ๆ จุดในต้นไม้ ถ้า Quadtree เร็วกว่าที่จะปรับสมดุลนั่นหมายความว่ามันเร็วกว่าในการสร้างจากศูนย์หรือไม่ ถ้าเป็นเช่นนั้นสิ่งนี้อาจมีความสำคัญต่อประสิทธิภาพมากกว่าความเร็วในการค้นหาของ KD-Tree ขึ้นอยู่กับว่าต้องสร้างภาระมากแค่ไหน แต่ฉันไม่รู้ ...

11 rts  quadtree  kd-tree