快速动态扩展的多深度指针三角形列表开源项目

资源摘要信息:"Multi depth pointer based Triangle List是一种非常快速且可动态扩展的数据结构，主要用于在多深度指针的基础上存储数据。这种数据结构能够以最大速度使用索引对数据进行处理，即使去除中间索引元素，也不会导致向后推动元素，从而保证了元素的指定索引一直保留，直到调用Sub()方法。这种数据结构的时间复杂度主要依赖于Get()和Add()方法。Get()方法的时间复杂度为1，如果TotalBufferAllocated小于Capacity，则为2，否则，记录容量ElementCount（更高的容量，访问速度极快）。Add()方法的时间复杂度为1，能够立即找到空索引。Sub()方法主要用作堆叠子索引，大约需要2的时间复杂度，还包括删除现有位的时间消耗。如果需要进一步了解或者合作，可以与联系人jpjps@naver.com联系。此外，该数据结构的实现源代码已被开源，可以通过下载TriQueue.sln、TriQueue.suo、TriQueue、ipch、Debug等文件进行查看和使用。" 以下是对该文件标题和描述中提到的知识点的详细解析： 1. 数据结构 - Multi depth pointer based Triangle List：一种特殊的列表结构，采用多深度指针来存储数据，用于快速索引和操作。这种结构的优势在于能够保持对数据的高效访问和管理，特别是在需要动态调整大小的场景中。 2. 索引处理 - 最大速度使用索引处理数据：指的是可以非常迅速地通过索引访问数据元素，这是由于该数据结构的内部实现优化了索引访问的性能。 - 移除元素不推动后序元素：这说明数据结构在删除操作时能够保持后续元素位置不变，保持索引的一致性，减少索引维护的开销。 3. 元素索引保留 - 指定索引的保留：数据结构被设计成能够保留元素的指定索引，直到特定操作（如Sub()）被调用。这可能涉及到索引的堆叠机制，用于管理空闲索引。 4. 时间复杂度 - Get()方法的时间复杂度分析：Get()方法用于检索元素，时间复杂度取决于TotalBufferAllocated与Capacity的关系。如果TotalBufferAllocated小于Capacity，则复杂度为1（表示非常快），否则复杂度可能为2。 - Add()方法的时间复杂度：Add()方法用于添加元素，其时间复杂度为1，因为它能够快速找到空索引位置。 5. Sub()方法 - Sub()方法用于堆叠子索引，用于删除操作。它的时间复杂度大约为2，包含了删除现有位的时间消耗。 6. 开源软件 - 该数据结构的实现代码是开源的，通过文件名列表可以看出，用户可以获取这些文件，如TriQueue.sln（解决方案文件）、TriQueue.suo（用户解决方案文件）、TriQueue.ipch（预编译头文件）和Debug目录等，来进行查看和开发。 在实际应用中，这种数据结构可以用于图形渲染、大数据处理、实时数据流处理等多种需要高效数据管理的场景。开发者可以根据提供的源代码进行定制开发，以适应特定的应用需求。