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开发者发布高性能多边形三角剖分库earstrip

开发者发布了名为earstrip的开源多边形三角剖分库,相较现有主流算法在性能上有显著提升。1该库基于改进的耳切割算法,在C++中比earcut.hpp快14%,在浏览器环境中比earcut.js快1.4到2.1倍。1

earstrip采用了多项优化技术,包括仅测试凹顶点、条带化写入和分桶排序等方法。1在处理3,740,425个多边形时,该库仅耗时489毫秒(M4 Pro单核处理),而相同任务下Delaunay三角剖分算法的性能则慢6倍。1在实际应用中,对56,472个世界地图切片的处理中,earstrip耗时459毫秒,而earcut.hpp需要2,892毫秒,效率明显领先。1该库采用ISC许可证发布,同时提供C++头文件和WebAssembly npm包版本。1


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