面网格生成算法是所有网格算法的基础
深入理解数值计算网格(3)--非结构化网格生成算法(点击链接查看)
深入理解数值计算网格(2)--结构化网格生成算法(点击链接查看)
以上文章对主要的算法做了大概介绍，本文将重点介绍学习实践方法和技术路线。
算法1：Delaunay三角化以及衍生方法
笔者经常称Delaunay为“德隆尼”，实际应该是“德劳内”
关于Delaunay方法的书比较多，这里介绍一本：
Delaunay Mesh Generation
作者：Siu-Wing Cheng
该书15章近400页，讲述了二维，三维Delaunay方法，以及约束
Delaunay，加权Delaunay方法，还涉及网格加密，质量改进，四面体生成。
该书英文版，主要讲述原理，没有源码，适合数学功底好的同学。如果想快速上手，此书不合适。
笔者最早参考的是这本书，2005年出版的，现在好像已经买不到了：
开源库：
主流的网格库几乎都有对Delaunay算法的实现。所以称其为Delaunay大法好像也不为过。
项目使用推荐两个开源库：Triangle和detri2。这两个开源库代码都过万，而且最早使用的是C语言，控制参数丰富，功能比较齐全，License宽松，可以闭源商用，使用的话要进行必要的封装，避免重复造轮子。
只要是做网格研发，Delaunay方法必掌握
算法2: 波前法
深入理解数值计算网格(3)--非结构化网格生成算法(点击链接查看)
波前法的核心思想就是从几何边界开始往内部插点，所以核心涉及到点位置判断，网格质量评估，网格优化。波前法可以支持三角形，四边形，四面体，六面体等各种单元。如果输入信息有基于BREP的几何信息，更容易得到进行数据的计算。
之前做过介绍，可在www.cae-sim.com 下载 pdf文件查看：
以一个极端的例子说明波前法：
有一个长为10，宽为1的长方形，生成网格长度为2的三角形网格。可以看到不管怎么设置初始边，长度为2的网格必定在长方形外，所以需要判断点是否在多边形内部。也就是每一步都必须要实现迭代，至于是二分迭代，还是其它计算迭代，根据实际情况选择，或者设置参数。
学习资源 Gmsh： http://gmsh.info/
Gmsh工程化做的比较好，适合学习，但License是GPL的，无法闭源商用，使用注意合规。
GMBH是一个特定的德语词汇缩写，代表了“有限责任公司”，注意区分。
波前方是一种比较通用，自动化程度高，但复杂度高的算法。一般的三角化和网格引擎都有实现。做底层网格研发必掌握。
算法3：四叉树/八叉树
关于树的数据结构，早前文章也做过介绍，参考：
工业软件底层技术200个知识点<1-10>（点击链接查看）
以上树结构仅仅用来加速计算，并不用来生成网格。
四叉树适用平面二维网格，八叉树适用三维体网格。四叉树/八叉树实现原理简单，通用性强，适合并行分布式实现。此外八叉树既可以实现六面体，也可以用来生成四面体。
但缺点也非常明显，局部网格质量差，难以调试。进行局部加密时往往也难以保证网格质量。
目前主要在CFD等特定领域实现比较多。
作为通用网格算法，可以了解，不一定要实现。
github上有个不错的开源程序，可以参考：
https://github.com/CMU-CBML/HybridOctree_Hex
在实际网格引擎中，上述三种方法往往同时使用。并且有自适应功能，即根据实际的几何数据选择合适的算法。
