GAMES101_hw2

static bool insideTriangle(int x, int y, const Vector3f* _v){  

    // TODO : 实现此函数，用于判断点 (x, y) 是否位于由 _v [0]、_v [1]、_v [2] 表示的三角形内部。
    // TODO : Implement this function to check if the point (x, y) is inside the triangle represented by _v[0], _v[1], _v[2]

    // 提取三角形三个顶点 (仅使用 x, y 坐标，2D 判断)
    Vector3f v0 = _v[0];
    Vector3f v1 = _v[1];
    Vector3f v2 = _v[2];

    // 目标点 P
    Vector3f P(x, y, 0.0f);

    // 第一步：计算三条边的向量
    Vector3f edge0 = v1 - v0;  // v0 -> v1
    Vector3f edge1 = v2- v1;  // v1 -> v2
    Vector3f edge2 = v0 - v2;  // v2 -> v0

    // 第二步：计算顶点到点P的向量
    Vector3f vp0 = P - v0;
    Vector3f vp1 = P - v1;
    Vector3f vp2 = P - v2;

    // 第三步：2D 叉乘（只计算 z 分量）
    // 叉乘公式：a × b = a.x*b.y - a.y*b.x
    float c0 = edge0.x() * vp0.y() - edge0.y() * vp0.x();
    float c1 = edge1.x() * vp1.y() - edge1.y() * vp1.x();
    float c2 = edge2.x() * vp2.y() - edge2.y() * vp2.x();

    // 第四步：判断所有叉乘结果同号（全 >=0 或 全 <=0）
    bool hasNeg = (c0 < 0) || (c1 < 0) || (c2 < 0);
    bool hasPos = (c0 > 0) || (c1 > 0) || (c2 > 0);

    // 不同时存在正负 → 点在三角形内/边上
    return !(hasNeg && hasPos);
}

//Screen space rasterization
void rst::rasterizer::rasterize_triangle(const Triangle& t) {
    auto v = t.toVector4();

    // TODO : 计算当前三角形的包围盒
    // 遍历像素，判断当前像素是否在三角形内部
    // 如果在内部，使用以下代码计算插值后的z值

    //auto[alpha, beta, gamma] = computeBarycentric2D(x, y, t.v);
    //float w_reciprocal = 1.0/(alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());
    //float z_interpolated = alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();
    //z_interpolated *= w_reciprocal;

    // TODO : 如果像素需要绘制，调用 set_pixel 函数将当前像素设置为三角形的颜色（调用 getColor 函数获取）

    // 1. 获取三角形三个顶点的 x,y 坐标
    float x0 = v[0].x(), y0 = v[0].y();
    float x1 = v[1].x(), y1 = v[1].y();
    float x2 = v[2].x(), y2 = v[2].y();

    // 2. 计算三角形的包围盒（Bounding Box）
    // 取最小/最大 x、y，向外取整（像素坐标是 int）
    int minX = std::min({x0, x1, x2});
    int maxX = std::max({x0, x1, x2});
    int minY = std::min({y0, y1, y2});
    int maxY = std::max({y0, y1, y2});

    // 3. 遍历包围盒内所有像素 (x,y)
    for (int y = minY; y <= maxY; ++y) {
        for (int x = minX; x <= maxX; ++x) {
  
            // 4. 判断当前像素是否在三角形内部
            if (insideTriangle(x +0.5f, y + 0.5f, t.v)) {

                // 5. 计算重心坐标 + 透视校正插值 Z 值
                auto[alpha, beta, gamma] = computeBarycentric2D(x, y, t.v);
                float w_reciprocal = 1.0/(alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());
                float z_interpolated = alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();
                z_interpolated *= w_reciprocal;

  

                // 6. 深度测试：如果当前像素深度更小，就绘制
                auto ind = get_index(x, y);
                if (z_interpolated < depth_buf[get_index(x, y)]) {
                    depth_buf[get_index(x, y)] = z_interpolated;  // 更新深度缓冲
                    set_pixel(Vector3f((float)x, (float)y, z_interpolated), t.getColor());  // 设置像素颜色
                }
            }
        }
    }