手动编程实现不规则曲面通常涉及以下几种方法：
三角面片法（Triangle Meshing）
将不规则曲面离散化为许多小的三角形面片。
计算每个面片的顶点坐标来表示整个曲面。
适用于较为复杂的曲面，但需要较多的计算资源和内存。
曲线拟合法（Curve Fitting）
通过给定的离散点，使用曲线拟合算法（如最小二乘法、样条曲线等）来逼近曲面的形状。
适用于较为简单的曲面，可以有效地减少计算量。
体素法（Voxelization）
将不规则曲面转化为一系列体素（三维像素）。
通过判断每个体素与曲面的交点来表示曲面的形状。
适用于需要进行体积计算和碰撞检测的场景。
参数化表示法（Parametric Representation）
通过参数化方程（如贝塞尔曲线、贝塞尔曲面、NURBS曲线等）来表示曲面的形状。
适用于需要对曲面进行精确控制和变形的场景。
实际编程过程建议
选择合适的方法：根据具体需求选择合适的方法来实现不规则曲面，例如，如果需要高精度和复杂控制，可以选择参数化表示法；如果需要减少计算量，可以选择曲线拟合法。
组合应用：可以结合不同的方法进行组合应用，以达到更好的效果。例如，可以先使用三角面片法进行初步建模，然后通过参数化表示法进行精细调整。
调试和优化：在编程过程中，需要不断调试和优化算法，以获得最佳的结果。这可能涉及到调整参数、优化算法复杂度等。
示例代码（Python）
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import BSpline
定义NURBS曲面的控制点
control_points = np.array（[[0, 0], [1, 2], [2, -1], [3, 0]]）
定义NURBS曲面的节点向量
knots = np.array（[0, 0, 0, 1, 1, 1]）
创建B样条对象
bs = BSpline（knots, control_points, order=3）
生成x和y坐标
x = np.linspace（knots, knots[-1], 100）
y = bs（x）
绘制NURBS曲面
plt.plot（x, y, label='NURBS Surface'）
plt.legend（）
plt.show（）
```
这个示例展示了如何使用B样条（一种NURBS曲面的基本形式）来生成和绘制一个简单的参数化曲面。实际应用中，可能需要根据具体需求调整控制点和节点向量，以生成更复杂的不规则曲面。