Algorithm 与Voronoi图算法相混淆（财富和财富扫描线）

我正在实现Voronoi图，以便在地图中直观地找到最近的位置。现在，我只想在画布中使用整数坐标（x，y）来实现这一点

问题是——我真的对这个算法感到困惑。我读了《计算几何》一书，《财富算法的更多理论》。我现在真的很困惑。当我开始编写代码时，它对我来说似乎非常复杂

请告诉我voronoi图的非常简单的实现（使用给定的坐标）。请建议我使用简单的java或python或scheme代码，最好不要使用哈希、多线程、Delaunay、花式颜色等

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在没有多线程或散列映射的情况下，使用Fortune算法实现Voronoi图难道不可能吗？

Voronoi图只是一个图：不是数据结构或算法。我认为它不适合在集合中找到最近的点。构建图表不会改变问题的渐进复杂性，尽管它会使问题更复杂，内存效率更低。你最好把你的观点放在四叉树或类似的东西上。如果您正在寻找算法，那么您试图解决的问题的名称就是“空间索引”。“最近点”是四叉树和其他空间索引解决的问题之一。

它看起来很复杂，因为它很复杂！您不需要哈希表或线程，但需要一个优先级队列（通常作为堆实现，在java和python标准库中都可用）和一个允许您在O（log n）中进行范围查询的树（标准库中的那些不太合适，因为你无法了解它们的内部结构；我建议实现一个）。而且算法本身仍然很复杂

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你能运行一个外部程序吗？如果是的话，我真的建议你把繁重的工作交给Voronoi，它非常擅长Voronoi图。遗憾的是，它比我们任何一个都要好。

我去年看了很多Voronoi图，我当然能理解其中的混乱。Voronoi图有一些实现算法。请看一些，还有。正如twic提到的，Qhull当然值得一看-MATLAB使用它生成Voronoi图和Delaunay三角剖分以及类似的有趣的东西。

这里是Ruby和C的另一个实现，包括可视化：

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很明显，Form的算法并不是很容易实现的。特别是如果你使用时间轴，你不会说你想要用什么编程语言来实现它。如果它是C++，你可以找到Andriy Sydorchuk为项目所做的工作：Andriy的实现是基于库的。Voronoi实现和升压都是基于库的。多边形依赖整数坐标，以提供数值稳健性

BoostCon的视频讲座很好地解释了这个想法、问题和陷阱

与这个Voronoi项目相关的很多讨论。发生在2010/2011年的Boost邮件列表中。

与《财富》杂志的一篇原始论文有关。由于《财富》杂志处理数据结构的方式，它的实现非常难以遵循

看起来更现代

需要一些阅读

本文对该算法的描述可以说比《财富》在原著中的描述更清晰

有关于如何处理一个站点和一个顶点的很棒的幻灯片（10，11）

有一个（）可以帮助您可视化算法

A也描述了算法

列出了更多的实现

是“二维优质网格生成器和Delaunay三角剖分器”

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在Voronoi图上有一个简单的例子

我理解你的意思。但我必须自己做评估。因此，我在寻找一些简单的实现，我可以研究并修改/添加到我的设计中。他试图描绘最近的邻居，将Voronoi图直观地覆盖在地图上，以便人们一眼就能看到哪个X最接近to兴趣点。Voronoi图用于解决最近邻问题：Voronoi图不仅仅是一个图。它是一个平面图（边不相交的平面图），具有顶点和双向边。如果您能解释该实现是如何工作的或会有所帮助，那就太好了，因为最初的问题提到了Java或Python的使用，并且该实现是在Ruby中实现的。