三维DT剖分的改进三角网生长算法：K近邻优化与AE应用

"本文主要探讨了一种改进的三角网生长算法，旨在提升三维DT剖分的效率和适用性。三角网生长法以其构建简单、精度高和内存占用小等特点，在二维空间中表现出色。然而，将这种方法扩展到三维空间的研究相对较少，相比于逐点插入法、分治法及其融合算法，生长法的三维应用受到了关注。 作者引入了k近邻思想来优化原始的三角网生长算法，这显著降低了算法的时间复杂度至O(NlogN)，使之不仅适用于二维场景，也能够在三维环境中展现出良好的性能。利用高级开发环境AE，算法实现了数据操作、算法执行以及二维和三维可视化功能，这意味着未来能够轻松集成ArcGIS相关功能和其他数据挖掘算法模块。 实验部分采用了两组包含六个点的集合数据，对比了新算法在网格构建时间上的表现，验证了改进算法在效率上的优势。尽管三维DT剖分相较于二维技术仍处于发展阶段，但随着硬件性能提升和分布式并行处理技术的进步，生长法在三维空间的应用前景广阔。 文章强调了三维DT剖分的重要性，尤其是在地学、计算机图形学和地理信息系统等领域，它能提供简洁的数据结构、强大的描述能力和全局与局部最优的特性。尽管三维扩展面临挑战，但通过对经典二维算法如逐点插入法和分治法的借鉴，结合生长法的独特优势，本文提出的方法有望推动三维DT剖分技术的发展，并促进其在实际应用中的广泛应用，特别是在四面体网格模型中展示出的诸多优点使其备受瞩目。"