Sergio
c9bcce6f9b
Corregidos ~2570 issues automáticamente con clang-tidy --fix-errors más ajustes manuales posteriores: - modernize: designated-initializers, trailing-return-type, use-auto, avoid-c-arrays (→ std::array<>), use-ranges, use-emplace, deprecated-headers, use-equals-default, pass-by-value, return-braced-init-list, use-default-member-init - readability: math-missing-parentheses, implicit-bool-conversion, braces-around-statements, isolate-declaration, use-std-min-max, identifier-naming, else-after-return, redundant-casting, convert-member-functions-to-static, make-member-function-const, static-accessed-through-instance - performance: avoid-endl, unnecessary-value-param, type-promotion, inefficient-vector-operation - dead code: XOR_KEY (orphan tras eliminar encryptData/decryptData), dead stores en engine.cpp y png_shape.cpp - NOLINT justificado en 10 funciones con alta complejidad cognitiva (initialize, render, main, processEvents, update×3, performDemoAction, randomizeOnDemoStart, renderDebugHUD, AppLogo::update) Compilación: gcc -Wall sin warnings. clang-tidy: 0 issues. Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
72 lines
2.7 KiB
C++
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#pragma once
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#include <unordered_map>
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#include <vector>
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class Ball; // Forward declaration
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// SPATIAL HASH GRID - Sistema genérico de particionamiento espacial
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// Divide el espacio 2D en celdas de tamaño fijo para acelerar búsquedas de vecinos.
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// Reduce complejidad de O(n²) a O(n) para queries de proximidad.
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// CASOS DE USO:
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// - Boids: Buscar vecinos para reglas de Reynolds (separación/alineación/cohesión)
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// - Física: Detección de colisiones ball-to-ball (futuro)
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// - IA: Pathfinding con obstáculos dinámicos
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// ALGORITMO:
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// 1. Dividir pantalla en grid de celdas (ej: 100x100px cada una)
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// 2. Insertar cada Ball en celda(s) correspondiente(s) según posición
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// 3. Query: Solo revisar celdas adyacentes (9 celdas max) en lugar de TODOS los objetos
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// MEJORA DE RENDIMIENTO:
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// - Sin grid: 1000 boids = 1M comparaciones (1000²)
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// - Con grid: 1000 boids ≈ 9K comparaciones (1000 * ~9 vecinos/celda promedio)
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// - Speedup: ~100x en casos típicos
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class SpatialGrid {
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public:
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// Constructor: especificar dimensiones del mundo y tamaño de celda
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SpatialGrid(int world_width, int world_height, float cell_size);
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// Limpiar todas las celdas (llamar al inicio de cada frame)
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void clear();
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// Insertar objeto en el grid según su posición (x, y)
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void insert(Ball* ball, float x, float y);
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// Buscar todos los objetos dentro del radio especificado desde (x, y)
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// Devuelve vector de punteros a Ball (puede contener duplicados si ball está en múltiples celdas)
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std::vector<Ball*> queryRadius(float x, float y, float radius);
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// Actualizar dimensiones del mundo (útil para cambios de resolución F4)
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void updateWorldSize(int world_width, int world_height);
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private:
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// Convertir coordenadas (x, y) a índice de celda (cell_x, cell_y)
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void getCellCoords(float x, float y, int& cell_x, int& cell_y) const;
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// Convertir (cell_x, cell_y) a hash key único para el mapa
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int getCellKey(int cell_x, int cell_y) const;
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// Dimensiones del mundo (ancho/alto en píxeles)
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int world_width_;
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int world_height_;
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// Tamaño de cada celda (en píxeles)
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float cell_size_;
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// Número de celdas en cada dimensión
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int grid_cols_;
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int grid_rows_;
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// Estructura de datos: hash map de cell_key → vector de Ball*
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// Usamos unordered_map para O(1) lookup
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std::unordered_map<int, std::vector<Ball*>> cells_;
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};
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