Dapper算法概览：
- （a）初始金字塔体素块；
- （b）基于CAP与PAK操作的模型的分解与排列的全局优化；
- （c）局部微调
在全局优化阶段，所有的金字塔体素块将会被切割并且排列进打印空间内。所有已被排列进打印容器内的块将会被整体视为一个堆。每一个堆及其对应的未排列的块将形成一个DAP部分解，当所有的块全都排列进打印空间后，我们称打印空间内部的堆为一个DAP完整解（或简称DAP解）。
Dapper 采用自顶向下和迭代式的搜索策略来优化寻找全局最优解，在每一次迭代过程中，将会生成一个候选?操作集合，每一个操作对应于一个块（或者一个块分解后产生的子块）的排列操作。在这个迭代过程中所产生的所有候选操作实际上共同组成了一个搜索树。
基于为候选操作定义的局部优先级函数和为DAP解定义的全局目标函数，我们对整个搜索树进行扩展搜索和深度剪枝。具体来说，我们使用有界的集束搜索进行全局优化搜索。
对于每个迭代过程，我们定义了一个局部打分函数：M来对候选操作进行优先级打分，选取并保留分数最高的沒个候选操作（汉由用户定义）。
我们为每个DAP解定义了一个目标函数0，并在迭代过程中保存搜索到的最佳完整解及其目标函数值。这个当前最佳目标函数值定义了可用来对搜索树进行深度剪枝的界限，有界的集束搜索只需在其定义的搜索树界限内搜寻最优的DAP完整解.