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= Voronoi图 =

'''Voronoi图'''（也称为'''Dirichlet镶嵌'''或'''Thiessen多边形'''）是计算几何中一种重要的空间分割方法，用于将平面划分为多个区域，每个区域包含一个给定的点（称为'''站点'''或'''生成点'''），并满足该区域内的任意一点到其对应站点的距离比到其他任何站点更近。Voronoi图广泛应用于计算机图形学、地理信息系统（GIS）、机器人路径规划、气象学等领域。

== 定义与数学描述 ==

给定平面上的一个点集 <math>P = \{p_1, p_2, \dots, p_n\}</math>，其中每个点 <math>p_i</math> 称为一个站点。对于每个站点 <math>p_i</math>，其对应的Voronoi区域 <math>V(p_i)</math> 定义为：

<math>
V(p_i) = \{x \in \mathbb{R}^2 \mid d(x, p_i) \leq d(x, p_j) \text{ 对所有 } j \neq i\}
</math>

其中，<math>d(x, p_i)</math> 表示点 <math>x</math> 与站点 <math>p_i</math> 之间的欧几里得距离。所有Voronoi区域的集合构成完整的Voronoi图。

=== 示例图 ===
<mermaid>
graph TD
    A[站点 p1] -->|Voronoi边| B[站点 p2]
    A -->|Voronoi边| C[站点 p3]
    B -->|Voronoi边| C
    D[Voronoi顶点] --> A
    D --> B
    D --> C
</mermaid>

== 构建方法 ==

Voronoi图可以通过多种算法构建，包括：

1. '''增量法'''（Fortune算法）：一种高效的扫描线算法，时间复杂度为 <math>O(n \log n)</math>。
2. '''分治法'''：将点集递归划分为子集，合并子Voronoi图。
3. '''Delaunay三角剖分转换法'''：利用Delaunay三角剖分的对偶性生成Voronoi图。

=== Fortune算法示例 ===
以下是一个简化的Python实现（使用 `scipy.spatial` 库）：

<syntaxhighlight lang="python">
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d
import matplotlib.pyplot as plt

# 输入：一组二维点
points = [[0, 0], [1, 2], [2, 1], [3, 3], [4, 0]]

# 计算Voronoi图
vor = Voronoi(points)

# 绘制结果
fig = voronoi_plot_2d(vor)
plt.plot(points[:, 0], points[:, 1], 'ko')  # 绘制站点
plt.show()
</syntaxhighlight>

'''输出说明'''：代码生成一个Voronoi图，其中黑色圆点为输入站点，多边形为对应的Voronoi区域。

== 实际应用案例 ==

1. '''气象站数据插值'''：  
   气象学中，Voronoi图用于将气象站的观测数据（如降雨量）插值到整个地理区域，每个Voronoi区域的数据由其最近气象站的值代表。

2. '''机器人导航'''：  
   在机器人路径规划中，Voronoi图可用于生成远离障碍物的安全路径（最大化与障碍物的距离）。

3. '''图像处理'''：  
   在图像分割中，Voronoi图可用于基于特征点的区域划分。

== 性质与扩展 ==

* '''Voronoi图与Delaunay三角剖分的关系'''：  
  Voronoi图是Delaunay三角剖分的对偶图。Delaunay三角剖分的边连接了相邻的Voronoi区域站点。

* '''高维推广'''：  
  Voronoi图可推广到三维或更高维空间（如三维Voronoi多面体）。

* '''加权Voronoi图'''：  
  当站点具有不同权重时，区域边界可能为二次曲线（如Power Diagram）。

== 进阶挑战 ==

尝试实现以下功能：
1. 手动实现Fortune算法（不依赖库）。
2. 扩展代码以处理带权重的站点。
3. 将Voronoi图应用于游戏开发中的地图生成。

== 总结 ==

Voronoi图是计算几何中的基础工具，通过空间分割解决近邻查询、区域划分等问题。掌握其原理和实现方法，能够为算法设计和工程应用提供强大支持。

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