最近在做虚拟视点生成方面的研究，发现很多在渲染优化过程中提到AABB算法，就特意在知乎查找了一下，并记录在公众号内非常给大家。
（重点：在de迭一个最大值f 比 在DE跌一个最小值F 小，则重叠；后面一定要谨记此思想）
首先，从基本的球开始 ，光线追踪的原理就是当光线方程与球体方程相交时，联立两个方程，求出一个t值。
这是一个二元一次方程，t 就是他的根 。
但是，当场景里面的物体增多时，就会使得计算变得十分的复杂，光线的计算也会变得非常缓慢，这还不包括射线击中之后，递归调用的反射光线 。
所以在前人的智慧下，用了很多算法来避免复杂的计算，这就是今天介绍的AABB算法 。
AABB算法的全称是 - axis aligned bounding box (轴对齐-边界盒) ，说白了，他就是一个理想的盒子而已，因为判断 光线 与复杂的物体相交是一个比较费时的计算，当我们用一个包围盒取包围它时，盒子的计算就会降低很多时间 。
设想一下这样的边界框带给我们的判断 ：
理解了基本思路，我们继续分析，当物体增多时，光有一个边界框时不够的，我们还需要对他们进行分类，分类单纯的分一下就好了，并不是按照对象的什么什么属性分类。
我们要根据它所在的位置，对光线的大致方向做一个预判就OK了。
我们举个例子，把他们分为两个部分，由图可见，当然这两个部分是可以重叠的。我们根据重叠，还可以构建更大的box来表示他们 。
这仿佛又回到了数据结构的范畴，我们就要一层一层的分析他与光线的相交判断。
好了，大概思路就是这样，我们从基本的地方开始，完成这个的全部过程：
射线相交判断：
拓展到三维当中的话，就是这样的：
我们知道了，当光线与平面相交的 t 值 ，也就理解为 ，当 t0 时刻，与平面X0 相交了，在t1时刻，又与X1平面相交了。
但是，这是理想的平面呀，他没有大小，我们的盒子是有大小的呀。
我们可以根据这个原理，分别计算x，y，z，三个方向的t值 。
总结一下这些图 ， 在三维空间中，我们必须保证，三个方向都相交，否则，盒子就没有被光线击中。
反过来讲，只要一个面没有被击中，盒子就没有被击中。
我们介绍了光线与一个盒子的相交判断，然后我们来介绍一下，何如对一个球体，构建一个盒子：
一个盒子，其实我们只要有两个点来约束它，就可以知道他的边界了 ：max点，他的xyz三个分量，与min点，他的xyz三个分量 ，分别约束了 三个面 ：
对于一个球来说，最大的这个边界点，就是他的球心坐标，每个分量都加上他的半径值，
最小的边界点，就是他的球心坐标，每个分量都减去他的半径值。
这样，我们就为一个球体，构建了一个边界框，然后呢，对于场景中，所有的物体都用构建，我们只能运用循环的方式遍历这些物体，为他们添加边界框。
构建边界框的同时，我们不要忘了，还要最重要的一步，就是重叠的边界框，我们要为其构建一个更大的边界框来表示他们。
好了 ， 所有的边界框都做完了，我们就来构建这个数据结构，方便我们更快速的进行光线追踪 ：
构建方法：
1 .随机选取一个轴
2 .根据当前轴的距离，对物体进行线性排序
3 .递归调用构建，左子树存放最近的盒子，右子数存放第二近的盒子。如果剩下一个盒子了，就在左右两边各复制一个。
最后，就是构建完之后的判断了：
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