图斑群合并的渐进式方法研究

图斑合并(聚合和融合)是专题地图综合中一个很重要的任务。将小于面积阈值的图斑群的空间视觉冲突分为四类,针对不同的类型采取不同的策略,重点讨论了邻接小图斑群的渐进式合并方法。该方法有效地简化了整个计算过程,提高了计算效率,并使得合并前后的变化值达到最小。

面向地理数据服务的空间数据集成关键技术研究

分析和比较了现有空间数据集成方法,指出面向地理数据服务的空间数据集成是目前构建空间数据集成系统最理想的方式;从查询应用的角度分析了面向地理数据服务的空间数据集成关键技术,总结了已有的研究成果,指出了空间数据集成技术当前研究的热点问题和进一步的研究方向。

面向高速实时数据处理的无锁内存分配算法

为了提高高并发生产环境下内存分配的效率,针对高速实时数据处理程序的高并发、高频内存分配等特点,采用一种无锁内存分配算法(Lock Free Memory Allocation, LFMA)来提高并发度及内存分配效率。针对伙伴(Buddy)算法的不足,使用位图替代链表,并结合原子操作来达到线程间无锁并发访问,同时降低了缓存未命中的概率。引入多级位图来提高空闲内存块的搜索效率,通过渐进式重合并算法避免Buddy算法频繁拆合带来的效率问题,并降低了外部碎片。实验结果表明,相较于Buddy算法,新算法的分配效率在单线程下提升约31%,在多线程下提升约27%。