改进KMP算法：解决多边形公共边提取难题

本文主要探讨了增强型KMP算法在提取多边形公共边方面的改进。论文由徐慧和户鹏飞共同撰写，发表在中国科技论文在线上，他们作为中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院的研究人员。KMP算法，以其高效性而在字符串匹配领域广泛应用，但当应用于提取相邻多边形的公共边时，会遇到问题，尤其是在多边形起始点选择不同的情况下，可能导致公共边被割裂。这在处理包含岛屿和洞的复杂图形时尤为明显，常规的KMP算法无法确保准确无误地识别公共边界。 论文针对这些问题，提出了一种增强型KMP算法。该算法的主要目的是改进原始KMP方法，以解决图形处理中的精度问题。在处理大规模空间数据和实时绘图时，带宽限制和图形设备性能限制使得精确地提取多边形公共边显得尤为重要。通过增强KMP算法，作者可能采用了预计算部分模式失败函数、动态规划或者自适应策略来避免重复搜索，从而提高了算法在复杂图形中的匹配效率和准确性。 此外，论文还引用了Douglas-Peucker算法，这是一个用于简化多边形的算法，可能是作为增强型KMP算法的一种辅助手段，用于进一步优化提取公共边的过程。Douglas-Peucker算法通过减少冗余边，有助于减少计算负担，同时保持几何特征的完整性。 论文的关键点在于将KMP算法的有效性和灵活性相结合，针对特定的地理信息系统（GIS）场景进行优化，以应对实际应用中的挑战。通过这种方法，研究人员期望提升空间数据分析和可视化过程的性能，特别是在处理大型数据集时，能够显著提高公共边检测的效率和精度。 这篇论文不仅提供了理论上的改进思路，也具有实际应用价值，对于那些依赖于空间数据处理和分析的领域，如城市规划、遥感分析或地理信息服务，都具有重要的参考意义。通过阅读和理解这篇论文，读者可以了解到如何通过增强KMP算法解决复杂图形中的公共边提取难题，以及如何结合其他优化算法来提升整个系统的性能。