稀疏八叉树的高效存储？

Question

有人可以建议 快速 ，这是一种存储和访问稀疏八叉树的有效方法吗？

最好能在HLSL中轻松实现的东西。 （我正在使用光线投射/体素应用程序）

在这种情况下，树可以预先计算，所以我主要关注的是大小和搜索时间。

更新

对于任何想要这样做的人来说，更有效的解决方案可能是将节点存储为使用Z顺序曲线/ Morton树生成的线性八叉树。这样做可以消除内部节点的存储，但可能需要使用第二个“数据纹理”交叉引用线性树阵列，其中包含有关单个体素的信息。

Answer 1

我在HLSL上不是很有经验，所以我不确定这会满足你的需求，这是我的想法。如果这里的某些内容不能满足您的需求，请告诉我 - 我想讨论一下，也许我可以自己学点东西。

1. 八叉树中的每个节点都可以作为vector3存在，其中（x，y，z）分量表示节点的中心点。 w组件可以用作标志字段。 一个。 w-flags字段可以表示哪个八分圆子节点跟随当前节点。这将需要8位的值。
2. 存储在八叉树中的每个实体都可以存储为边界框，其中r，g，b可以是边界框尺寸，w可以用于任何内容。
3. 定义一个特殊向量，表示对象列表如下。例如，如果（w + z）是一些神奇的值。例如，某些func（x，y）可以是后面的对象数。或者，无论有效。 一个。每个节点后面都可能跟有此特殊向量，表示存在节点中存在对象。接下来的X向量都只是对象标识符或类似的东西。 湾或者，您可以拥有一个仅指定内存中对象列表的节点。同样，不确定这里需要什么或者如何访问对象的限制。

因此，首先，构建八叉树并将其与对象一起填充。然后，只需走八叉树，将向量输出到内存缓冲区。

我认为512x512纹理可以容纳5级深度（32,768个节点）的完全打包的八叉树，每个包含8个对象。或者，一个完全打包的4级八叉树，每个都有64个对象。

Answer 2

关于GPU的稀疏八叉树有一篇很棒的文章：Efficient Sparse Voxel Octrees – Analysis, Extensions, and Implementation