Sergio Valor
abbda0f30b
Implementado sistema genérico de particionamiento espacial reutilizable que reduce drásticamente la complejidad del algoritmo de boids. **MEJORA DE RENDIMIENTO ESPERADA:** - Sin grid: 1000 boids = 1M comparaciones (1000²) - Con grid: 1000 boids ≈ 9K comparaciones (~9 vecinos/celda) - **Speedup teórico: ~100x en casos típicos** **COMPONENTES IMPLEMENTADOS:** 1. **SpatialGrid genérico (spatial_grid.h/.cpp):** - Divide espacio 2D en celdas de 100x100px - Hash map para O(1) lookup de celdas - queryRadius(): Busca solo en celdas adyacentes (máx 9 celdas) - Reutilizable para colisiones ball-to-ball en física (futuro) 2. **Integración en BoidManager:** - Grid poblado al inicio de cada frame (O(n)) - 3 reglas de Reynolds ahora usan queryRadius() en lugar de iterar TODOS - Separación/Alineación/Cohesión: O(n) total en lugar de O(n²) 3. **Configuración (defines.h):** - BOID_GRID_CELL_SIZE = 100.0f (≥ BOID_COHESION_RADIUS) **CAMBIOS TÉCNICOS:** - boid_manager.h: Añadido miembro spatial_grid_ - boid_manager.cpp: update() poblа grid, 3 reglas usan queryRadius() - spatial_grid.cpp: 89 líneas de implementación genérica - spatial_grid.h: 74 líneas con documentación exhaustiva **PRÓXIMOS PASOS:** - Medir rendimiento real con 1K, 5K, 10K boids - Comparar FPS antes/después - Validar que comportamiento es idéntico 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
75 lines
2.7 KiB
C++
75 lines
2.7 KiB
C++
#ifndef SPATIAL_GRID_H
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#define SPATIAL_GRID_H
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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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#endif // SPATIAL_GRID_H
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