Delaunay三角剖分上2个顶点之间有多少个分离度

Question

我使用一组LatLon点的scipy.spatial Python库创建了一个Voronoi图，以找到每个点的邻居。然后，我发现Delaunay三角剖分会更有用，现在我可以使用这个算法轻松找到每个点的“第一层”和“第二层”邻居：

def findNeighbors(delaunay):
    "Returns a adjacency list of the graph"
    neighbors = defaultdict(set)

    for simplex in delaunay.simplices:
        for vertice in simplex:
            other = set(simplex)
            other.remove(vertice)
            neighbors[vertice] = neighbors[vertice].union(other)
    return neighbors

def neighborCount(graph, start, target):
    if target in graph[start]:
        return 'First Tier Neighbor'
    elif graph[start] & graph[target]:
        return 'Second Tier Neighbor'

但问题是我需要找到“第六层邻居”，而且我无法找到一种方法来做到这一点而不会遍历所有的邻接列表。以下是我想要找到的“第三层邻居”的示例。

有更聪明的方法吗？

Answer 1

我发现广度优先搜索或深度优先搜索算法可以做到这一点，但它们也返回路径，我不需要这个，因此，我创建了一个只返回路径长度的函数，让它变得更快。

def getNeighbor(neighbors, graph):
    out = set()
    for neighbor in neighbors:
        out = out.union(graph[neighbor])
    return out 


def tier_count(graph, start, target):

    if target in graph[start]:
        return "1 tier"

    else:  
        visited = set()
        queue = getNeighbor(graph[start], graph)
        count = 2

        while queue:
            if target in queue:
                return str(count) + " Tier'

            else:
                count += 1
                visited = visited.union(queue)
                queue = getNeighbor(queue, graph) - visited

    return "No tiers between these cells"