打印喷头的大小在生产的时候就固定下来了，不能改变。所以在打印的时候，喷头移动的轨迹大小也是固定不变的。再结合 Hilbert 曲线的原理，它把截面轮廓等分的次数以及形成的路径都是确定的，我们都能算出具体的数值。当我们要找相应点的坐标时，可以用一种把坐标分得更细的方法，这样就能轻松地得到截面轮廓线上每个点的坐标值，还有扫描路径的坐标值，这样就能清楚地知道打印机喷头在打印过程中是怎么移动的。
我们要对分形扫描方式进行改进，就是为了减少打印机喷头在打印过程中频繁改变方向的情况，从而找到最好的扫描路径来打印模型。对于赋权 Hamilton 回路的最优路径问题，我们要在满足赋权函数值最小，而且路径是直线式走向的条件下，把一个个小的回路合并起来。这样就能让打印机喷头在打印过程中少转向，从而生成最好的扫描路径。具体的操作步骤是这样的：第一步，先形成一个个小的基元回路；第二步，运用赋权 Hamilton 回路来进行计算，让这些基元回路在符合一定规则（也就是决策函数）的基础上，按照直线式的走向把所有的基元回路合并到一起，等合并完了，就会出现一条优化效果最好的规划轨迹。不过，基元回路在合并的时候，要选出最佳的合并方向是个挺复杂的事儿，这会受到很多方面因素的影响。让赋权 Hamilton 回路的权函数值达到最好的结果是很重要的任务，而这个权函数值的大小主要是根据一个叫 Total 值的东西来确定的。