Delaunay三角网生成算法优化与应用软件开发

"离散点集Delaunay三角网生成算法改进与软件开发-赵文芳" 赵文芳的研究集中在离散点集的Delaunay三角网生成算法的改进和相关软件的开发上。Delaunay三角网是一种在二维空间中由点集构建的几何结构，其中每个三角形的内切圆没有包含其他任何点，这种结构广泛应用于地理信息系统、计算机图形学、有限元分析等领域。 在算法改进方面，赵文芳提出了以下几点关键创新： 1. **三角形生长算法优化**：原算法可能在处理大量离散点时效率较低。通过引入均匀格网，可以更有效地组织和划分点集，从而快速建立点集的栅格索引。这一改进使得生成初始三角形的过程变得更加高效。 2. **封闭点概念的应用**：在扩展三角网的过程中，赵文芳引入了“封闭点”的概念。这些点在三角网生成后不再参与扩展，动态删除这些点可以加速查找其他点的搜索过程，进一步提升了算法的性能。 在软件开发层面，赵文芳采用了面向对象编程的思想，利用类来管理数据。具体来说，创建了两个关键类——'12.340.5' 和 '+*/06+': - **'12.340.5' 类**：用于处理和生成Delaunay三角网。此类包含了三角网的结构定义，以及生成和操作三角网的方法。 - **'+*/06+' 类**：设计用于建立和维护栅格索引。该类支持快速定位点并辅助三角网的扩展。 这样的类设计提高了代码的可读性和可移植性，使得算法能在不同的平台上方便地应用和复用。 此外，论文还提及了关键词，如`763*25*`（可能是错误编码或者特定的领域术语），`三角网`，`三角形生成算法`，`封闭点`和`均匀格网`，这些都是研究的核心内容。论文还引用了相关的分类号、文献标识码和文章编号，但具体的数值在这里被省略。 赵文芳的工作对于理解和优化Delaunay三角网生成算法具有重要意义，对于需要处理大规模点集的软件开发者和研究者来说，这些改进提供了更高效和灵活的解决方案。