ボロノイ図を使用するアルゴリズムに取り組んでいます。特定のセルごとに、隣接するセルを知る必要があります。つまり、エッジを共有する隣人です。これは既存の質問に似ています。ただし、これを計算するアルゴリズムは既にありますが、高速化して冗長な計算を回避したいと考えています。
現在、私は scipy.spatial.Voronoi からの出力でこれを行っています。これにより、このマッピングを構築できる頂点、ポイントなどの配列が得られます。ただし、このアルゴリズムを多くのポイントで実行しているため、プロセスを高速化したいと考えています。
私の理解では、scipy と Qhull は Delaunay 三角形分割を計算し、それを使用してボロノイ図を計算します。ドロネー三角形分割から隣接情報を見つけることができると思います (ただし、間違っている可能性があります)。ボロノイ図を生成するときに、scipy/Qhull からこの情報 (存在する場合) を抽出する方法があるかどうか疑問に思っています。
そうでない場合、これを行うための好ましい方法はありますか? 長期的には、 Qhull を直接使用したほうがよいでしょうか?
ありがとう。