常见的球型差值就不说了，太影响形态。这里试着做了几种插值方式，都是根据距离采样的。
30万粒子插值10倍，时间约15S（搜索周围500个点）
30万粒子插值10倍，时间1S以内（搜索周围5个点）
少量粒子插值，看不清楚的可以点开看大图
粒子插值也是想了很久的东西，这里做了几种算法，第一种是采样两个点并且计算速度所以会有拖尾的感觉。后面的是分别对3个点和4个点采样，只计算位置。全部过程在SOP中通过点云辅助实现。
今天对点云的概念算是弄得很清楚了，首先点云本身是树，所以如果给搜索方向，点云会计算的更快（因为抛弃掉了反方向的区域）。其次，点云输出的是一个链表的起始地址，链表的长度等于你给出的搜索点数，这个链表是按照距离本粒子的距离排列的。
把地址放入while循环就会依次顺着链表前进，如下节点
while外，连入一个cnt用来计数，起始值-1
内部把cnt++
pciterate是用来判断链表是否结束，通过这样我们最后就会得到cnt的值和搜索的最大点数是一致的（循环的次数是最大点数+1，链表的起始是空指针再+1，所以正式的数据其实是从第2次循环开始的，如果要求自身的点云就要+2，忽略自身点）。通过这个原理，就可以得到距离粒子第N近的点的数据，通过控制N就可以控制得到不同点的数据。
然后就是通过不同的算法，在粒子之间插入新的粒子，是在SOP里面通过复制点来做的粒子插值，然后通过VOP来控制每个点的位置。
这是最基础的插值方式，因为越近的点插值的粒子就越多，所以很容易造成粒子形成斑驳的形态（KK的插值也是基于这种算法），下周会尝试其他的算法。下面贴几张100万粒子插值10倍的图
100万
3点算速度
4点不算速度
