Python 生成的点不在彼此的范围内？

我试图生成一组点，这些点不在固定区域内彼此的范围内。我的方法如下：

import collections
from random import uniform

X = 100.0
Y = 100.0
points = 10
radius = 10

def in_circle(c_x, c_y, radius, x, y):
    dist_squared = (c_x - x)**2 + (c_y - y)**2
    return dist_squared <= radius ** 2

current = collections.defaultdict(lambda: [])

threshold = 0    

for point in range(1, points+1):
    cX = uniform(1.0, X)
    cY = uniform(1.0, Y)

    for cur in current:
        while in_circle(current[cur][0], current[cur][1], 2*radius, cX, cY):
          cX = uniform(1.0, X)
          cY = uniform(1.0, X)

          threshold += 1
          if threshold >= 1e+05:
              print "Cannot satisfy constraints"
              sys.exit(1)

    threshold = 0

    current[point] = [cX, cY]
    print cX, cY

导入集合
从随机导入制服
X=100.0
Y=100.0
分数=10
半径=10
圆中的定义（c_x，c_y，半径，x，y）：
距离平方=（c_x-x）**2+（c_y-y）**2
返回距离平方=1e+05：
打印“无法满足约束”
系统出口（1）
阈值=0
当前[点]=[cX，cY]
打印cX、cY

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有没有一个好方法可以终止这个算法而不让它进入无限循环？我确实有一个阈值检查，但有更好的方法吗？

你能将区域细分为边>=点之间允许的最小距离的正方形，然后随机选取其中的几个吗

例如，这些是点边界正方形，从0到j“编号”：

0 1 2 3 4
5 6 7 8 9
a b c d e
f g h i j

然后，创建一个平方索引数组（本例中为0到j），以bc4j25e1670dfgh89ai3结尾，并从其开始获取所需的任意多个索引点，例如5:bc4j2。然后将点放置在所选正方形的中心（或左上角）：

0 1 * 3 *
5 6 7 8 9
a * * d e
f g h i *

关于泊松圆盘采样，您可能会感兴趣。作者解释了一种选择彼此不太接近的点的策略，甚至提供了几种语言的示例代码，包括Python

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正如您所指出的，您概述的策略的问题是，如果您想要选择很多点，或者您想要这些点相距很远，那么性能可能会变得非常糟糕。我相信泊松盘方案具有更好的性能特征。

这类问题称为。mathworld上的文章指出，已知单位正方形最密集的填充是已知的（这个问题可以通过缩放x和y转化为那个问题）。这篇文章中的图片展示了两种密集的球形填料（正方形和六角形）

至于是否可以插入一个新的圆，a作为最大剩余未采样区域的度量可能很有用。在某些情况下，评估未占用区域的其他近似方法（如四叉树或空间散列）也可能足够