在函数prepareModel(SliceDataStorage& storage, const std::vector<std::string> &files)中，在读取文件过后，有一个很关键的步骤，就是优化模型操作，是通过class OptimizedModel的构造函数OptimizedModel(model, Point3(config.objectPosition.X, config.objectPosition.Y, -config.objectSink));实现的。在本篇中就学习class OptimizedModel。
在optimizedModel.h和.cpp中记载着这个类的实现。
1 class OptimizedModel 2 { 3 public: 4 vector volumes; 5 Point3 modelSize; 6 Point3 vMin, vMax; 7 8 OptimizedModel(SimpleModel* model, Point3 center) 9 { 10 for(unsigned int i=0; i volumes.size(); i++) 11 volumes.push_back(OptimizedVolume(&model->volumes[i], this)); 12 vMin = model->min(); 13 vMax = model->max(); 14 15 Point3 vOffset((vMin.x + vMax.x) / 2, (vMin.y + vMax.y) / 2, vMin.z); 16 //vOffset -= center; 17 if(ConfigSettings::config->autoCenter != 1) 18 { 19 vOffset.x = 0; 20 vOffset.y = 0; 21 if(ConfigSettings::config->autoCenter == 2) 22 vOffset.z = 0; 23 } 24 vOffset -= center; 25 for(unsigned int i=0; i 这个类中包含的主要内容是vector<OptimizedVolume> volumes;下面的构造函数实现了把每一个model->volumes全部进行OptimizedVolume（）操作，然后在根据设置调整一下几何体的位置，之后保存调整之后的几何体信息的文件。关键步骤在于OptimizedVolume（）。下面我们看class OptimizedVolume，这个类里面包含着一些算法方面的内容。
1 class OptimizedVolume 2 { 3 public: 4 OptimizedModel* model; 5 vector points; 6 vector faces; 7 8 OptimizedVolume(SimpleVolume* volume, OptimizedModel* model); 9 10 int getFaceIdxWithPoints(int idx0, int idx1, int notFaceIdx)11 {12 for(unsigned int i=0;i 此类代表着经过优化的几何体数据，但其实所谓优化，只是去除了STL文件中多余的顶点，而后建立了面与点之间的对应关系存入成员points和faces中。实际的STL文件优化还有很多内容，如质
量检测，空洞检测，修复等等，此处均无涉及。 下面重点研究一下函数OptimizedVolume(SimpleVolume* volume, OptimizedModel* model);
1 OptimizedVolume::OptimizedVolume(SimpleVolume* volume, OptimizedModel* model) 2 : model(model) 3 { 4 points.reserve(volume->faces.size() * 3); 5 faces.reserve(volume->faces.size()); 6 7 std::map > indexMap; 8 9 double t = getTime();10 for(uint32_t i=0; i faces.size(); i++)11 {12 OptimizedFace f;13 if((i%1000==0) && (getTime()-t)>2.0) cura::logProgress("optimized", i + 1, volume->faces.size());14 for(uint32_t j=0; j<3; j++)15 {16 Point3 p = volume->faces[i].v[j];17 int hash = ((p.x + MELD_DIST/2) / MELD_DIST) ^ (((p.y + MELD_DIST/2) / MELD_DIST) << 10) ^ (((p.z + MELD_DIST/2) / MELD_DIST) << 20);18 uint32_t idx;19 bool add = true;20 for(unsigned int n = 0; n < indexMap[hash].size(); n++)21 {22 if ((points[indexMap[hash][n]].p - p).testLength(MELD_DIST))23 {24 idx = indexMap[hash][n];25 add = false;26 break;27 }28 }29 if (add)30 {31 indexMap[hash].push_back(points.size());32 idx = points.size();33 points.push_back(p);34 }35 f.index[j] = idx;36 }37 if (f.index[0] != f.index[1] && f.index[0] != f.index[2] && f.index[1] != f.index[2])38 {39 40 points[f.index[0]].faceIndexList.push_back(faces.size());41 points[f.index[1]].faceIndexList.push_back(faces.size());42 points[f.index[2]].faceIndexList.push_back(faces.size());43 faces.push_back(f);44 //}45 }46 }47 //fprintf(stdout, "\rAll faces are optimized in %5.1fs.\n",timeElapsed(t));48 49 int openFacesCount = 0;50 for(unsigned int i=0;i touching[0] = getFaceIdxWithPoints(f->index[0], f->index[1], i);54 f->touching[1] = getFaceIdxWithPoints(f->index[1], f->index[2], i);55 f->touching[2] = getFaceIdxWithPoints(f->index[2], f->index[0], i);56 if (f->touching[0] == -1)57 openFacesCount++;58 if (f->touching[1] == -1)59 openFacesCount++;60 if (f->touching[2] == -1)61 openFacesCount++;62 }63 //fprintf(stdout, " Number of open faces: %i\n", openFacesCount);64 }
此部分代码好长啊，它实现了利用hash表对多余的节点进行过滤和点面数据建立对应关系。
过程如下：
首先 利用容器std::map<uint32_t, std::vector<uint32_t> > indexMap;建立一个hashtable；
Point3 p = volume->faces[i].v[j];逐一取出待处理几何体中的每个面的每个节点。
通过哈希函数计算出一个键值，赋予int hash；
indexMap中的hash这个位置存储的是一个整型的vector数组，数据indexMap[hash][n]代表在hash位置上数组的第n个数，这个数代表着点p在points数组中的位置。恩，就是这么的绕。
1 for(unsigned int n = 0; n < indexMap[hash].size(); n++)2 {3 if ((points[indexMap[hash][n]].p - p).testLength(MELD_DIST))4 {5 idx = indexMap[hash][n];6 add = false;7 break;8 }9 }
将点p逐一与表中hash位置的每一个索引对应的p进行比较，如果相同，就不进行处理，即add赋值为false
如果经过比较后add不是false，则执行
1 if (add)2 {3 indexMap[hash].push_back(points.size());4 idx = points.size();5 points.push_back(p);6 }7 f.index[j] = idx; 就是说将当前points的大小（也就是马上要插入的p的位置）压入indexMap表中hash位置的数组，记录p的索引值（位置）idx，然后将p压入points数组，然后将idx赋予面类型f的索引中，使面中保存其三个顶点的索引值。经过此过程，重复的节点全部被去掉，后一个个存入points数组中。
1 points[f.index[0]].faceIndexList.push_back(faces.size());2 points[f.index[1]].faceIndexList.push_back(faces.size());3 points[f.index[2]].faceIndexList.push_back(faces.size());4 faces.push_back(f);
然后经过如上代码把face的索引存入points数组中的每个点，然后将f压入faces中，至此points数组记录着所有点（无相同）的坐标，对应的面；faces数组中记录着每个面对应的点。
最后几行代码不列出了，它帮助每个面找到与其相邻的三个面，至此全部结束。
这部分包含多个数据类，现连同上篇对其总结（就列出吧，用于都很短，倒是不难懂）
1 class OptimizedFace 2 { 3 public: 4 int index[3]; 5 int touching[3]; 6 }; 7 class OptimizedPoint3 8 { 9 public:10 Point3 p;11 vector faceIndexList;12 13 OptimizedPoint3(Point3 p): p(p) {}14 }; 上一篇涉及到的
1 class SimpleFace 2 { 3 public: 4 Point3 v[3]; 5 6 SimpleFace(Point3& v0, Point3& v1, Point3& v2) { v[0] = v0; v[1] = v1; v[2] = v2; } 7 }; 8 9 /* A SimpleVolume is the most basic reprisentation of a 3D model. It contains all the faces as SimpleTriangles, with nothing fancy. */10 class SimpleVolume11 {12 public:13 vector faces;14 15 void addFace(Point3& v0, Point3& v1, Point3& v2)16 {17 faces.push_back(SimpleFace(v0, v1, v2));18 }19 20 Point3 min()；//删去了实现，要不有点长21 22 Point3 max()；23 24 };25 26 //A SimpleModel is a 3D model with 1 or more 3D volumes.27 class SimpleModel28 {29 public:30 vector volumes;31 32 Point3 min()；33 34 Point3 max()；35 36 };