论述了如何实现点集合的三角剖分 点集合的三角剖分是指如何将一些离散的点集合组合成不均匀的三角形网格，使得每个点成为三角网中三角面的顶点。这个算法的用处很多，一个典型的意义在于可以通过一堆离散点构建的TIN实现对整个构网区域的线性控制，比如用带高程的离散点构建的TIN来表达地形。 在实际工作中，使用最多的三角剖分是Delaunay三角剖分。通过Delaunay三角剖分算法能够构建一个具有空圆特性和最大化最小角特性的三角网。空圆特性其实就是对于两个共边的三角形，任意一个三角形的外接圆中都不能包含有另一个三角形的顶点，这种形式的剖分产生的最小角最大。这些特性可能有些难以理解，但是我们可以先谨记一点：...