Delaunay三角剖分上2个顶点之间的分离度数答案

【问题标题】：How many degrees of separation between 2 vertices on a Delaunay TriangulationDelaunay三角剖分上2个顶点之间的分离度数
【发布时间】：2018-10-24 11:46:13
【问题描述】：

我使用一组 LatLon 点的scipy.spatial Python 库制作了一个 Voronoi 图，以查找每个点的邻居。然后，我发现 Delaunay Triangulation 会更有用，现在我可以使用以下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 6 层邻居”，如果不循环遍历所有邻接列表，我无法找到一种方法。这是我要查找的“3rd Tier Neighbor”示例。

有没有更聪明的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python scipy voronoi delaunay

【解决方案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，所以我做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"

【讨论】：