我想根据2D平面上一组点之间的欧氏距离计算最小生成树。我当前的代码存储了所有边缘，然后执行Prim的算法以获得最小的生成树。但是，我知道这样做可以为所有边缘留出O(n^2)空间。
在做了一些研究后，很明显，如果我首先在这组点上计算delaunay三角剖分，然后通过运行Prim或Kruskal＆＃39;来获得最小生成树，则可以优化内存和运行时。在三角剖分边缘的算法。
这是编程竞赛的一部分（https://prologin.org/train/2017/qualification/taxi_des_neiges），所以我怀疑我能否使用scipy.spatial。有没有其他方法可以简单地获得Delaunay三角剖分中包含的边缘？
提前致谢。
答案 0 :(得分：5)
模块会有帮助吗？以下是一些可行的方法：
滚动你自己？这两个都描述了增量算法，Wikipedia似乎是O（n log n）：
这里的an ActiveState recipe可能有助于入门，但看起来还没有完成。
答案 1 :(得分：3)
看起来Scipy使用的是QHull，它位于此文件夹的某个位置......具有执行delaunay三角测量并获得边缘的代码（尽管在C中实现）
https://github.com/scipy/scipy/tree/master/scipy/spatial/qhull/src