[pt] ESTRUTURAS DE DADOS TOPOLÓGICAS ESCALONÁVEIS PARA VARIEDADES DE DIMENSÃO 2 E 3

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: MARCOS DE OLIVEIRA LAGE FERREIRA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] ESTRUTURA DE DADOS TOPOLOGICA; [pt] TOPOLOGIA COMPUTACIONAL; [pt] GEOMETRIA COMPUTACIONAL; [en] TOPOLOGICAL DATA STRUCTURE; [en] COMPUTATIONAL TOPOLOGY; [en] COMPUTATIONAL GEOMETRY
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8176&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8176&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8176

[pt] Pesquisas na área de estrutura de dados são fundamentais para aumentar a generalidade e eficiência computacional da representacão de modelos geometricos. Neste trabalho, apresentamos duas estruturas de dados topológicas escalonáveis, uma para superfícies triânguladas, chamada CHE (Compact Half--Edge), e outra para malhas de tetraedros, chamada CHF (Compact Half--Face). Tais estruturas são compostas de diferentes níveis, que nos possibilitam alterar a quantidade de dados armazenados com objetivo de melhorar sua eficiência computacional. O uso de APIs baseadas no conceito de objeto, e de haran»ca de classes, possibilitam uma interface única para cada função em todos os níveis das estruturas. A CHE e a CHF requerem pouca memória e são simples de implementar já que substituem o uso de ponteiros pelo de contêineres genéricos e regras aritméticas.