delaunay三角化常用算法

Delaunay三角化是一种常用的离散几何算法，它用于从一组点生成三角网格，使得所有边缘都不穿越输入点集的凸包。以下是几个常用的Delaunay三角化算法：

1. ** Bowyer-Watson算法**：这是一种经典的基于扫描线的算法，通过维护一个三角网边界，当新加入的点与现有三角形有冲突时，就调整网络以消除冲突。此过程重复直到所有点都被处理。

2. **Voronoi图和Delaunay图的关系**：首先构建点的Voronoi图，每个点对应一个最小包围区域，然后连接每对Voronoi区域相交的边界点，形成的图形就是Delaunay三角网。这种方法间接实现了Delaunay化。

3. **Qhull算法**：这是一个高效的库，基于球覆盖和动态规划思想，逐步添加点并保持Delaunay性质。它提供了一种分阶段的方式，允许用户控制内存消耗和计算速度之间的权衡。

4. ** Fortune's Algorithm**：这是另一种基于扫描线的算法，但相比于Bowyer-Watson算法，它减少了需要进行的区域调整次数，提高了性能。

5. **Ear Clipping**：适用于已有的近似Delaunay三角网，通过连续删除“耳”（多余的三角形），逐渐改进为真正的Delaunay三角网。

**相关问题--:**
1. Delaunay三角化的应用场景有哪些？
2. Qhull算法相较于其他算法的主要优势是什么？
3. Ear Clipping是如何帮助优化三角化的？