傅里叶级数 的频谱 正弦波 正弦波就是一个圆周运动在一条直线上的投影。所以频域的基本单元也可以理解为一个始终在旋转的圆 如前两幅图所示，随着正弦波数量逐渐的增长，它们最终会叠加成一个标准的矩形。如果换一个角度来看，便会发现矩形波在频域的样子（即第四幅图）称为频域图像，也成为频谱。完整流程如下： 傅里叶级数 的的相位谱 傅里叶分析的用处 图像处理 图像增强

从main函数开始，定义场景的参数，添加物体（球体或三角形）到场景中，并设置其材质，然后将光源添加到场景中 调用Render函数。在遍历所有像素的循环里，生成对应的光线并将返回的颜色保存在帧缓冲区中。在渲染过程结束后，帧缓冲区中的信息将被保存为图像 在生成像素对应的光线后，调用CastRay函数，该函数调用trace来查询光线与场景中最近的对象的交点

de Castekjau Algorithm 如图所示，对于 3 阶的 Bézier 曲线在 时刻需要寻找 3 次插值点：第一次为 ， 和；第二次为 和；第三次为，即曲线上的点。对应的伪代码如下： 1234567recursive（插值点 / 控制点 (points)，时刻 (t))： // 递归终止条件 只有一个插值点： return 该插值点；

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Vulkan的优势 显式的GPU控制 Vulkan把API验证、内存管理、多线程管理等工作交由开发者负责。一旦API使用出错，应用就会出现crash CPU多线程的效率提升 Vulkan中引入了 Command Buffer 的概念，每个线程都可以往Command Buffer 提交渲染命令，给开发者提供了充分发挥CPU多核多线程的优势。在复杂场景下，性能的提升非常客观 可移植性 Vulk

红黑树 虽然平衡树解决了二叉查找树退化为近似链表的缺点，不过不是最佳方案。因为平衡树要求每个节点的左子树和右子树的高度差至多等于 1，这个要求实在是太严了，导致每次进行插入 / 删除节点的时候，几乎都会破坏平衡树的第二个规则，进而我们都需要通过左旋和右旋来进行调整，使之再次成为一颗符合要求的平衡树。显然，如果在那种插入、删除很频繁的场景中，平衡树需要频繁着进行调整，这会使平衡树的性能大打折扣，为

垃圾回收 采用了自动内存管理。 这意味着你不用操心新创建的对象需要的内存如何分配出来， 也不用考虑在对象不再被使用后怎样释放它们所占用的内存。 Lua 运行了一个垃圾收集器来收集所有死对象 （即在 Lua 中不可能再访问到的对象）来完成自动内存管理的工作。 Lua 中所有用到的内存，如：字符串、表、用户数据、函数、线程、 内部结构等，都服从自动管理。 垃圾回收器函数123456789101112

轴对齐包围盒（Axis-Aligned Bounding Box，AABB）三维的 AABB 就是一个简单的六面体，每一边都平行于一个坐标平面，矩形边界框不一定都是立方体，它的长、宽、高可以彼此不同。AABB 内的点满足以下条件：优点是简单；缺点是紧密型较差。 有向包围盒（Oriented Bounding Box，OBB）OBB 包围盒根据物体本身的几何形状来决定包围盒的大小和方向，包围盒无须和