PCG 高级篇 运用案例

记录以下相关应用

PCG自适应铺地板

地板宽度通常是固定，所以对应输入的样条线区域，还需进行调整，有以下步骤：

获取全部楼层(poly line 类型), 传入子图，在子图执行全部逻辑

使用 Filter data by index 筛选出需要地板的楼层

把点映射到世界零点，方便后续计算：

1. 创建一个原点
2. 每个点减去原点，就映射回世界零点。
3. 对每个点 使用 abs 取绝对值，全部射到第一象限。

根据长度，计算地板数量

1. 假如地板宽度为500，那么这里的分段可以取500的倍数，这里写1000就是每段至少2个地板
2. 除出来后，如果2.3个地板，必须向上取整变成3，才能符合“容纳”的要求。
3. 还原回原点。
4. 最后一个add 把结果写入Postion，最终更新了整个样条线的大小，让其符合地板宽度的要求。

输出地板数据

1. 创建新的，大小已经合适的Spline ，选择在内部模式且无边际必须打勾
2. 采样距离设置为500（会报错但不影响使用，不必理会，应该是bug）

PCG 自动样条线Mesh

主要都是 Attract节点的用法， Attract的主要功能的搜索和关联

用2个Attract 配合，创建起点和终点

1. 让球面点，搜索半径1200范围内，可以关联的点，模式为 最近点
2. 能搜索到的“关联点”的球面点，会被attract节点输出，对于关联点来说，形成了1对多的关系
3. 把第一个 Attract节点的权重设置为0，输出的就是源点的位置（图里就是球面点）
4. 把第二个 Attract节点的权重设置为1，输出的就是关联点的位置（图里关联点是天花板或者地面的灯柱）
5. 第二个 Attract节点的的搜索模式，改成from index模式 来获取即可，不用搜索，加快速度

计算指向终点的向量

1. 这里的离开方向没用上，可以忽略

分别计算终点和起点对应的俯仰角度

1. 如果某些关联点存在放大，就用reduce节点来获取放大值最大的值，作为基准。越大的点，偏转角度越大，体现“电线”越重。
2. 因此，这里的Angle 是一个比例值，在和和定义的最大角度80相乘，让每条线都有自己的偏转角度

连接起点和终点，生成样条线Mesh

1. 先根据关联点归组，关联点是1对多的关系，归组后，每一列输出的就是拥有共同关联点的的球面点。
2. 由于之前合并过起点和终点，所以此时的数据，index相同的已经两两成对。（ 到了这里会发现其实第一步不需要也可以）
3. 因此，再次根据index归组，归组后面跟着另一个归组，这是一个类似flatmap的操作，把每一列的产生两两成对都输出到主序列。
4. 最后使用Spawn Spline Mesh节点生成样条线Mesh

flatmap

val list = listOf("123", "45")
println(list.flatMap { it.toList() }) // [1, 2, 3, 4, 5]