我正在研究使用Voronoi图的算法。我需要为每个给定的单元格知道它作为邻居具有哪些单元格；也就是说，它与哪个邻居共享一条边缘。这类似于existing question。但是，我已经有一种算法可以对此进行计算，但是我希望加快速度并避免进行多余的计算。
当前，我正在使用scipy.spatial.Voronoi的输出来执行此操作，该输出为我提供了可用于构建此映射的顶点，点等的数组。但是，我在运行该算法时有很多要点，我想加快这一过程。
我的理解是scipy和Qhull计算Delaunay三角化，然后使用它来计算Voronoi图。我认为（但可能会误会）可以从Delaunay三角剖分中找到邻接信息。我想知道在生成Voronoi图时是否有一种方法可以从scipy / Qhull中提取此信息（如果存在）。
如果没有，是否有任何首选方法可以做到这一点？从长远来看，我会直接使用Qhull更好吗？
谢谢。
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我认为只有运气算法https://cs.stackexchange.com/questions/80939/voronoi-diagram-status-structure-in-fortunes-algorithm才有可能。
寻找半步兵。
也许您可以使用其他解决方案来实现半边，但不能使用qhull。