提升效率：多领域算法优化——论文摘要

本篇硕士学位论文深入探讨了计算机图形学中的关键算法，特别是针对多边形裁剪和像素级算法在生成阿基米德螺线和阿波罗尼奥斯曲线方面的拓展与改进。论文的焦点在于提高现有算法的效率，特别是在处理通用多边形时。 首先，作者提出了一种新颖的数据结构设计，采用单链表而非其他算法常用的双链表或树形结构，这样显著减少了内存空间的需求，并降低了运行时间。这种方法的优势在于简化了操作流程，使得算法处理更加轻量级。 论文的核心部分是优化的多边形裁剪算法。传统的多边形裁剪在实际应用中更为常见，因此作者着重于改进这一环节。通过分析多边形的入口和出口点之间的关系，结合链表的操作，算法能够更智能地控制遍历过程，允许用户输入多边形按照顺时针或逆时针方向，进一步提高了裁剪的精度和速度。 另一个重要的贡献是提出了一种新的寻找和计算交点的高效技术。在计算机图形学中，交点查找是核心计算步骤，对整体算法性能的影响至关重要。新方法的引入显著提升了算法执行速度，使得图形处理任务的处理能力得到了提升。 总结来说，这篇论文不仅介绍了现有的计算机图形学基础算法，还对其进行了创新性优化，特别是在多边形处理和关键计算步骤上。这些改进有助于提高图形渲染、游戏开发、计算机辅助设计等领域的效率，为人工智能和机器学习应用中的图形处理提供了坚实的技术支撑。通过深入理解并应用这些算法，研究者和开发者可以构建出更加快速、精确的图形处理系统。