Algorithm 二维平面上覆盖给定点的最小圆

问题：覆盖二维平面上给定N个点的圆的最小可能直径是多少

解决这个问题最有效的算法是什么？它是如何工作的？

这是最有效的算法。有关建议算法的链接，请参见参考资料

E.Welzl，最小的封闭磁盘 （球和椭球体），在H.毛勒中 （Ed.），研究的新成果和新趋势 计算机科学，课堂讲稿 计算机科学，第555卷， 斯普林格·维拉格，359-37（1991）

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是对“最快”算法的引用。

对于最小封闭球问题，有几种算法和实现

• 对于2D和3D，可能是最快的

• 对于更高的维度（比如高达10000），请看一看，这是Gärtner、Kutz和Fischer算法的实现（注：我是合著者之一）

• 对于非常高的维度，核心集（近似）算法将更快

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<强>注：< /强>如果你正在寻找一个算法来计算最小的包围球的球，你会在C++中找到一个C++实现。（您不需要使用所有CGAL；只需提取所需的头文件和源文件即可。）

最远点voronoi图方法

http://www.dma.fi.upm.es/mabellanas/tfcs/fvd/algorithm.html

结果证明，它对二维问题非常有效。它是非迭代的，并且（相当肯定）保证精确。我怀疑它没有很好地扩展到更高的维度，这就是为什么文献中很少关注它的原因

如果有兴趣，我会在这里描述它-我认为上面的链接有点难以理解

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编辑另一个链接：

这是以前提出的问题。如果我能找到它就好了。这应该是最小的圆问题，看看这里：这是“副本”，虽然和我的一样，这不是一个很好的答案：Nayuki.io有这样一个脚本：谢谢！我想这个答案可以包含在原始问题中，以删除重复的问题。这个算法对球体表面上的点的效果如何？我正试图解决这一问题的地理定位。