四叉树与八叉树是游戏开发中用于加速空间查询的数据结构，核心在于节点设计、递归插入/查询逻辑及分裂策略；2D用4子节点，3D用8子节点，均需边界表示、深度限制、物体分配规则与剪枝优化。
四叉树（2D）和八叉树（3D）是游戏开发中常用的空间分割数据结构，用于加速碰撞检测、视锥剔除、粒子管理等。C++ 实现的关键在于：明确节点结构、合理定义空间边界、设计递归插入与查询逻辑，同时避免过度分裂或内存浪费。
基础节点设计：支持动态分裂与数据存储
每个节点需记录自身包围区域（如 AABB）、子节点指针（4 个或 8 个）、以及存储的物体引用（如 std::vector）。不建议直接存对象副本，用指针或索引更高效。
- 2D 四叉树节点：4 个
std::unique_ptr子指针；3D 八叉树节点：8 个std::unique_ptr - 区域用
Rect（x, y, w, h）或AABB（min/max vec3）表示，构造时传入并缓存中心/半尺寸，避免重复计算 - 设置深度限制（如 maxDepth = 6）和最小物体数阈值（如 maxObjects = 4），满足条件才分裂
插入逻辑：递归定位 + 懒分裂
插入一个物体时，先判断它是否完全落在当前节点内；若否，直接存入当前节点的物体列表；若是，且已有子节点，则递归插入子节点；若无子节点且未达深度上限、物体数超限，则先分裂再分配。
- 分裂操作：将当前区域均分为 4（2D）或 8（3D）个子区域，创建对应子节点
- 分配物体：遍历当前节点物体列表，对每个物体检查其包围盒是否完全落入某个子区域；能完全落入的才送入该子节点，否则保留在当前层（避免遗漏跨区域物体）
- 不强制“所有物体必须下沉到底层”——这是常见误区；保留部分物体在高层反而利于宽泛查询
查询优化：只遍历相关分支
例如视锥剔除或碰撞查询，从根节点开始，对每个访问节点做三态判断：完全在外 → 剪枝、完全在内 → 加入全部物体 + 不再向下、相交 → 加入本层物体 + 递归查子节点。
- 用快速包围盒-包围盒相交函数（如分离轴简化版），避免浮点开方
- 查询结果通常用引用传入的
std::vector收集，避免频繁分配 - 可加标记位（如
dirty）支持增量更新：仅重建被修改物体影响的局部子树
实用小技巧：轻量、可控、易调试
游戏项目中不必追求理论最优，重在稳定和可维护：
- 用
enum class NodeType { Leaf, Branch };显式区分状态，比空指针判断更安全 - 提供
debugDraw()方法，用简单线框绘制各层节点边界，配合引擎 debug draw API 快速验证分割合理性 - 释放时用智能指针自动递归析构；若性能敏感，也可用对象池预分配节点，避免 new/delete 频繁调用
- 对于移动物体，推荐“移除 + 重新插入”而非原地更新节点——逻辑清晰，且便于结合脏标记做延迟更新
基本上就这些。写一个能跑通的四叉树几十行核心代码就够了，八叉树只是把 2D 扩展到 3D、4 变成 8，结构逻辑完全一致。关键是别过早优化，先保证查询正确性，再根据 profiler 数据决定是否加 LOD、松散四叉树或混合 BVH 策略。
