Эффективное определение соседних клеток в диаграмме Вороного из scipy.spatial.Voronoi - PullRequest
0 голосов
/ 18 сентября 2018

Я работаю над алгоритмом, который использует диаграммы Вороного.Мне нужно знать для каждой данной клетки, какие клетки она имеет в качестве соседей;то есть, с какими соседями он имеет преимущество.Это похоже на существующий вопрос .Тем не менее, у меня уже есть алгоритм, который вычисляет это, но я хочу ускорить его и избежать лишних вычислений.

В настоящее время я делаю это с выводом из scipy.spatial.Voronoi, который дает мне массивывершин, точек и т. д., с которыми я могу построить это отображение.Тем не менее, я использую этот алгоритм с большим количеством точек, и я хотел бы ускорить процесс.

Насколько я понимаю, Сципи и Кхулл вычисляют триагуляцию Делоне, а затем используют ее для вычисления диаграммы Вороного.,Я думаю (но могу ошибаться), что информацию о смежности можно найти из триангуляции Делоне.Мне интересно, есть ли способ извлечь эту информацию (если она существует) из scipy / Qhull, когда я генерирую диаграмму Вороного.

Если нет, есть ли предпочтительные методы для этого?Буду ли я в конечном итоге лучше использовать Qhull напрямую?

Спасибо.

1 Ответ

0 голосов
/ 20 сентября 2018

Я думаю, что это возможно только с алгоритмом состояния: https://cs.stackexchange.com/questions/80939/voronoi-diagram-status-structure-in-fortunes-algorithm.

Ищите половину egde.

Может быть, вы можете реализовать половину с другим решением, но не с qhull.

...