C++ 优化Delaunay三角剖分算法

亲爱的社区成员：

我最近一直在研究cpp中的Delaunay三角剖分实现。虽然我有一个有效的算法。。速度非常慢（大约在16秒内计算出100个对象）

该算法基于蛮力方法。给定一组有限的点：

• 如果可以的话，我将对每个点进行三次迭代检查
  从这些点创建一个三角形
• 从这三个点，我创建了一个圆，它穿过这些点
• 我第四次遍历整个点集，检查创建的圆是否包含与这三个点不同的点 如上所述
• 若圆内并没有其他点，我假设由这三个点创建的三角形是有效的

正如我提到的，该算法是此处描述的基于Delaunay三角剖分的直接实现：。它工作“完美”，但速度很慢

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关于逻辑的任何想法/建议都可以加速它（如果可能，在不完全改变逻辑的情况下）？

谢谢大家的快速反馈

我做了一些额外的研究，遗憾的是，似乎降低时间复杂度的最佳方法是完全重写现有算法

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对于可能有类似问题的其他人，这里介绍了示例方法：

如果您希望获得可接受的速度，则必须更改逻辑。无论你使用什么技巧，n^4都会非常慢，合理的算法是n logn。你能为一些三角形范围预定义一组圆吗。然后看看你的点是否与其中一个匹配。我将给出一个很少有人知道的一般提示：当检查点是否在圆中时，你不需要取平方根。这一页列出了四种算法。试一试怎么样？另外，瓶颈通常是在错误的列表中使用过多的重新分配或插入移动。。。导致更糟糕的复杂性…这应该是评论而不是回答。