Open3D中的open3d.core.HashSet是一种用于处理闭合点云的数据结构。它有两种实现，一种是在CPU上运行的版本，另一种是在GPU上运行的版本。本文将重点介绍CPU版本以及它的基本使用方法。
HashSet是一个集合数据结构，其中的元素不会重复。在Open3D中，生成一个HashSet的方法是：
hashset = open3d.core.HashSet()
通过这个函数创建的HashSet对象，可以存储Point3D类型的数据，而且这些数据必须是具有相同的数值（最好是彼此重复的）。当您尝试添加某个Point3D到集合时，HashSet实现的过程并不是通过检查每个元素是否相等来判断两个元素是否相等（这种方式会带来O(n)的复杂度），而是通过一种更有效的哈希表方法来实现。这种方法更加高效，能够带来O(1)的复杂度（参见hash函数的实现）。
在创建了一个HashSet对象后，可以通过add函数向其中添加元素。add函数的用法如下：
hashset.add(point)
其中，point是您要添加的Point3D类型的数据。与集合数据结构一样，HashSet会自动忽略重复元素。另外，使用add()函数插入的元素，并没有被限制为仅限于完全覆盖的Point3D数据，您也可以通过其他方式来添加新的元素。例如，您可以使用特殊的哈希函数来进行点云的增量合并（增加一些点）。
使用完HashSet后，您可以通过该对象的size()函数来查看HashSet中存储的元素个数，代码如下：
hashset_size = hashset.size()
当您需要使用其中的数据时，您可以通过enumerator()函数来访问HashSet中的元素。enumerator()函数返回一个迭代器，您可以用它来遍历整个HashSet。代码如下：
for p in hashset.enumerator():
print(p)
在CPU版本中，HashSet的add操作的复杂度是O(1)，而enumerator迭代遍历的复杂度是O(n)。在对大数量点云进行处理时，HashSet对于数据去重（仅仅存在于CPU版本中）以及查询任务都是非常耗费时间的。这主要是由于CPU版本的HashSet在处理大数据集时需要耗费大量的内存。因此，我们建议在处理大数据集时使用GPU版本的HashSet来获得更好的性能和复杂度。
Open3D中的HashSet目前仅支持Point3D类型的数据。我们计划在未来的版本中支持更广泛的数据类型。