基于散列函数与半边数据结构的TIN拓扑重构算法：高效大数据处理关键

该篇论文深入探讨了在数字化露天矿软件中基于TIN（不规则三角网）的拓扑重构算法。TIN拓扑重构对于等值线追踪、TIN求交等关键应用具有基础支撑作用，因此优化其效率至关重要。研究者采用了散列函数作为核心技术，通过将顶点坐标映射到散列地址，利用链地址法结合AVL树处理地址冲突，实现了顶点聚合的高效处理，其时间复杂度达到O(N)级。 散列函数在这里扮演了关键角色，它确保了数据的快速查找和聚集，减少了查找过程中不必要的比较次数，提高了整体算法的性能。同时，作者还引入了改进的半边数据结构来存储TIN。这个数据结构允许在进行顶点聚合的同时，对每个顶点关联的入射半边进行合并，进一步提升了数据操作的速度。这种半边数据结构的设计有助于减少空间占用，并且使得半边的合并过程更为迅速，从而节省了大量时间。 实验结果和实际应用证明，该算法的时间复杂度接近线性，这意味着随着数据量的增大，算法的执行效率仍然保持相对稳定，非常适合处理大数据量下TIN拓扑的快速重构需求。这对于现代露天矿数字化管理而言，是一项重要的技术创新，有助于提高工作效率，降低运营成本。 此外，该研究还包含了多个作者的专业背景信息，他们分别在数字露天矿、露天开采理论与技术等领域有着深厚的学术造诣和实践经验，这为研究的严谨性和实用性提供了坚实保障。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种高效且适用于大规模数据的TIN拓扑重构算法，通过散列函数和半边数据结构的巧妙结合，解决了TIN数据结构中的关键问题，为露天矿数字化管理提供了新的解决方案。这对于推动IT行业在采矿领域的技术进步具有重要意义。