【摘 要】
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矢量数据化简是制图综合领域的重要研究内容,但是传统的简化算法,如道格拉斯-普克(Douglas-Reucker,DP)算法等,多基于串行计算方式,存在计算量大、执行效率低的问题。本文利
【机 构】
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61618部队,南开大学,61206部队
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矢量数据化简是制图综合领域的重要研究内容,但是传统的简化算法,如道格拉斯-普克(Douglas-Reucker,DP)算法等,多基于串行计算方式,存在计算量大、执行效率低的问题。本文利用共享内存并行处理技术对DP算法进行并行化改造,提出了点级并行、要素级并行以及双并行三种并行策略,并进行了相关实验验证与对比分析。实验结果表明,在合适的线程数量下,三种并行策略均可提高矢量数据的化简效率,其中双并行算法可以最大限度地利用计算机的多核计算资源,取得最佳的加速比。
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