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最远点采样（Farthest Point Sampling，FPS）是一种常用的点云采样算法，用于从给定的点云数据中选择一组具有最大间距的点。在点云处理和计算机视觉领域中，最远点采样是许多任务的重要预处理步骤，如点云分割、形状匹配和目标检测等。在本文中，我们将介绍如何使用PCL（点云库）实现最远点采样算法，并附上相应的源代码。
首先，我们需要安装PCL库并设置好开发环境。在这里我们假设已经完成了PCL的安装和配置。
接下来，我们将使用PCL库中的pcl::PointCloud类来表示点云数据。假设我们已经加载了一个点云数据集，并存储在名为cloud的pcl::PointCloud对象中。
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
最远点采样
输入点云首先，需要有一个点云数据作为输入。这个点云可以是从文件中读取的，也可以是程序中生成的。构建K-D树为了快速找到距离已选择点集最远的点，通常会构建一个K-D树（K-Dimensional Tree）。K-D树是一种分割k维空间的数据结构，它允许对点云进行高效的最近邻搜索。选择初始点从输入点云中随机选择一个点作为初始点，或者根据其他标准选择（在PCL中，默认是随机选择，但可以通过设置来改变这一行为）。迭代选择最远点从初始点开始，迭代地选择距离当前已选择点集最远的点。
最远点采样 — D-FPS与F-FPS
点云最远点采样FPS(FarthestPointSampling)方法的优势是可以尽可能多地覆盖到全部点云，但是需要多次计算全部距离，因而属于复杂度较高的、耗时较多的采样方法。
CloudCompare&PCL 最远点采样（FPS）
CloudCompare&PCL 最远点采样（FPS）
5个4000比特大状态置换算法的设计与分析
下面是 5 个概念性、实验性的 4000 位可逆置换设计。它们都保证是双射，但未经过密码分析，不可直接用于生产系统。风格分别覆盖：三维 SPN、Feistel、可逆元胞自动机、ARX、宽轨迹/Keccak 式结构。 这 5 个设计分别代表了 SPN、Feistel、元胞自动机、ARX、宽轨迹 Keccak 五种不同风格，覆盖了主流大状态置换的构造思路。再次强调：它们只是实验性概念，若要用于实际协议，必须经过严格安全性分析。
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