LodTree

LodTree，一个简单的树形数据结构，用于执行基于分块的细节级别。

目标

本crate的目标是提供一个通用、易于使用的树形数据结构，可用于创建Lod四叉树、八叉树等。

内部，该树尽可能保持分配的内存量，以避免堆分配的成本，并将实际的块数据与树数据分开存储。

这确实有一定的成本，主要是，只能检索即将添加的块及其位置作为切片，尽管对于大多数（过程式）地形实现，创建新块和编辑块的成本最高，因此这不应成为最大的问题。

示例

• rayon：展示了如何使用rayon与树一起并行生成新块。
• glium：展示了使用glium进行绘图的基本设置将如何工作。

用法

导入crate

use lodtree::*;
use lodtree::coords::OctVec; // or Quadvec if you're making an octree

树是它自己的结构体，接受一个块（任何实现了Sized的）和lod向量（任何实现了LodVec特质的）。

let mut tree = Tree::<Chunk, OctVec>::new();

如果您想根据相机移动更新块，可以使用prepare_update进行检查。它接受3个参数。

目标：在哪个位置生成最详细的细节。

给定的LodVec实现（OctVec和QuadVec）分别接受4和3个参数。前3/2个是树中的位置，这取决于lod级别。最后一个参数是lod级别。对于这个目标，不会生成比这更小的lod。

细节：目标的细节程度。默认实现将此定义为围绕目标块的周围目标lod级别的块数量。

块创建者：内部填充新块的缓冲区，并调用此函数创建新块。它接受块位置的LodVec。

let needs_updating = tree.prepare_update(
	&[OctVec(8, 8, 8, 8)], // the target positions to generate the lod around
	4, // amount of detail
	|pos| Chunk {} // and the function to construct the chunk with
);

现在，树已准备好进行更新，所以现在我们想做点事情。首先，我们想要处理所有将要添加的块。这是API作为切片公开的唯一事物，因此我们可以使用rayon并行迭代。

tree.get_chunks_to_add_slice_mut()
	.par_iter_mut()
	.for_each(|(position, chunk)| {

		// and run expensive init, probably does something with procedural generation
		chunk.expensive_init(*position);
	});

接下来，我们还想要更改一些块的可见性，以便它们不与更详细的lod重叠。

// and make all chunks visible or not
for i in 0..tree.get_num_chunks_to_activate() {
	tree.get_chunk_to_activate_mut(i).set_visible(true);
}

for i in 0..tree.get_num_chunks_to_deactivate() {
	tree.get_chunk_to_deactivate_mut(i).set_visible(false);
}

我们还可能想要对被删除的块进行一些清理。

for i in 0..tree.get_num_chunks_to_remove() {
	tree.get_chunk_to_remove_mut(i).cleanup();
} 

最后，实际上使用新块更新树。请注意，可能需要多次执行 prepare_update 和 do_update 循环，直到不再需要添加新块，因为树每次只添加一个 LOD 级别。

tree.do_update();

路线图

• 支持获取“已编辑”的块，通过传递一个块将被编辑的区域。
• 所有块数据访问方法的迭代器。

许可证

许可方式为以下之一

• Apache License 2.0（LICENSE-APACHE 或 https://apache.ac.cn/licenses/LICENSE-2.0）
• MIT 许可证（LICENSE-MIT 或 http://opensource.org/licenses/MIT）

任选其一。

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