我正在研究一种使用Voronoi图的算法。 我需要知道每个给定的单元格，它有哪些单元格作为邻居; 也就是说，它与哪个邻居共享一条边。 这类似于现有问题。 但是，我已经有一个计算这个的算法，但我希望加快速度并避免冗余计算。
目前，我正在使用scipy.spatial.Voronoi的输出来执行此操作，它为我提供了可以构建此映射的顶点，点等数组。 但是，我正在运行这个算法有很多点，我想加快这个过程。
我的理解是，scipy和Qhull计算Delaunay三角体，然后用它来计算Voronoi图。 我认为(但可能弄错了(可以从 Delaunay 三角测量中找到邻接信息。 我想知道当我生成 Voronoi 图时，是否有办法从 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，直接使用 Qhull 会更好吗？
谢谢。
我认为只有使用fortune algorithm：https：//cs.stackexchange.com/questions/80939/voronoi-diagram-status-structure-in-fortunes-algorithm才有可能。
寻找半埃格德。
也许您可以使用其他解决方案实现半边，但不能使用 qhull。