C# 大型点云中大型点环的优化

我所做的就是为点云（3空间中的点集合）实现线检测Hough变换

注意，

CastVote

中的点云可以包含大量的点，并且

VotingSpace

增量变为

if (!VotingSpace.ContainsKey(index))
    VotingSpace.TryAdd(index, 0);

if (add)
    VotingSpace[index]++;
else
    VotingSpace[index]--;

---

但是，有时

TryAdd

会失败，导致调用算法失败。我曾尝试在

TryAdd

上重试，但这似乎无助于解决删除索引的问题。如何使该类尽可能简单地以与原始类完全相同的方式优化多线程？

在处理并发集合时，通常使用它们提供的特殊原子API。在这种情况下，您可能应该使用以下方法：

---

啊，这可能就是问题所在。谢谢你抽出时间。非常感谢。

public ConcurrentDictionary<long, int> VotingSpace { get; private set; }

private void CastVote(IPointCloud pointCloud, bool add)
{
    if (pointCloud == null || pointCloud.Vertices == null)
        return;

    Parallel.ForEach(pointCloud.Vertices, vertex => PointVote(vertex.Point, add));
}

if (!VotingSpace.ContainsKey(index))
    VotingSpace.TryAdd(index, 0);

if (add)
    VotingSpace[index]++;
else
    VotingSpace[index]--;

VotingSpace.AddOrUpdate(index,
    addValueFactory: (key) => add ? 1 : -1,
    updateValueFactory: (key, existingValue) => existingValue + (add ? 1 : -1));