voronoi 图   (泰森多边形)  Georgy Voronoi

本文介绍了维诺图(Voronoi Diagram)的基本概念及其在游戏地图势力划分中的应用,并详细探讨了Delaunay三角剖分算法,这是一种在数值分析和图形学中至关重要的预处理技术。

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这里是维诺图的解释,因为我之前用的是egret写的一个三国游戏,对地图进行维诺图划分势力,所以用的文中最后一个Js的库。在游戏中引入了维诺图。

http://baike.baidu.com/view/6090879.htm

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B2%83%E7%BD%97%E8%AF%BA%E4%BC%8A%E5%9B%BE

http://baike.baidu.com/item/voronoi

又叫冯洛诺伊图(Voronoi diagram) 泰森多边形

问题:给定平面中N个点,对于每个点Pi,平面中距离Pi点比距离其它点更近的点的区域是什么?即区域内的任意一点(x,y),距Pi比距离平面中的其它点都近。

平面绘制

在平面上,绘制沃罗诺伊图的过程,只要将胞点连起来构成许多三角形,利用中垂线找外心,再将所有外心相连即可。

Delaunay三角剖分算法

点集的三角剖分(Triangulation),对数值分析(比如有限元分析)以及图形学来说,都是极为重要的一项预处理技术。尤其是Delaunay三角剖分,由于其独特性,关于点集的很多种几何图都和Delaunay三角剖分相关,如Voronoi图,EMST树,Gabriel图等。Delaunay三角剖分有最大化最小角,“最接近于规则化的“的三角网和唯一性(任意四点不能共圆)两个特点。

偶图(bigraph)是有两个相互独立的位置图和连接图构成。偶图的概念是由图灵奖获得者Milner提出的,其目的为普适计算提供统一的元模型。
若无向图G = <V,E>的结点集V能够划分为两个子集V1,V2,满足V1∩V2 = F(空集),且V1∪V2 = V(全集),使得G中任意一条边的两个端点,一个属于V1,另一个属于V2,则称G为偶图(Bipartite Graph)或二分图(Bigraph)。V1和V2称为互补结点子集,偶图也可记为G = <V1,E,V2>

相关有用的博客

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5c9288aa010144c7.html

http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/VoronoiDiagram.html

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fe823a50100dun6.html

http://www.tuicool.com/articles/YZV7ji

java 算法
http://www.cs.cornell.edu/Info/People/chew/Delaunay.html

c语言实现
http://blog.youkuaiyun.com/vernice/article/details/46558823

最靠谱
http://www.itdadao.com/articles/c15a224768p0.html
http://blog.youkuaiyun.com/k346k346/article/details/52244123

如何生成
http://blog.youkuaiyun.com/gdut2015go/article/details/48208983

生成维诺图的两种方式: 适量法,栅格生成法
http://blog.sina.com.cn/s/blog_a46817ff0101awtq.html
http://www.cppblog.com/eryar/archive/2014/04/30/206781.html

方法:
常见的有分治法、扫描线算法和Delaunay三角剖分算法。

  1. Delaunay 的三角分割法
    http://www.itdadao.com/articles/c15a224768p0.html

git hub上的一个生成方式 js
https://github.com/rjanicek/voronoi-map-js

https://github.com/gorhill/Javascript-Voronoi (我用这个实现了)

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