基于空间自适应剖分的Lightcuts多光源聚类算法

针对Lightcuts算法在面对大规模复杂光源时计算效率较低的问题,提出了一种基于空间自适应剖分的Lightcuts多光源聚类算法。该算法采用二叉树森林代替传统Lightcuts算法中的二叉树,并提出自适应的视景体划分方法对三维场景进行剖分,通过构建包含"簇-光源"对的列表,快速剔除与当前渲染点无关的光源,同时利用空间聚类的相似性减少"光源割"搜索过程中的重复计算。实验结果表明,与传统方法相比,文章提出的算法在"光源割"计算阶段能够将搜索步数平均减少30.71%~42.09%,绘制时间平均缩短28.35%~34.84%,有效地加快了Lightcuts算法的计算速度,提高了多光源三维场景的绘制效率。

几种复杂数据结构的转换分析

结合概念,运用动态图形,用通俗的语言对三种数据结构的进行转换分析,即:二叉树与树和森林的相互转换;图的最小生成树的画法;二叉排序树转换成平衡二叉树。