对于我的博士工作，我需要在任何（低）维度上构建给定点集的 Delaunay 三角剖分（DT）。到目前为止，我一直在使用具有高达 4D 数据的 C++ CGAL 库，没有任何明显的问题。
但是，由于我使用了与之前在 7D 数据集（即UCI 存储库Seeds数据集）上使用的相同的类 CGAL::Delaunay_d，因此似乎出了点问题，我不知道如何追踪我的问题。
这是重现执行的可复制粘贴代码：
// CGAL includes
#include <CGAL/Cartesian_d.h>
#include <CGAL/Delaunay_d.h>
#include <CGAL/Gmpq.h>
// STANDARD includes
#include <iostream>
#include <string>
#include <map>
// TYPEDEFS
typedef CGAL::Gmpq EXACT_RT;
typedef CGAL::Cartesian_d<EXACT_RT> EXACT_Kernel;
typedef EXACT_Kernel::Point_d EXACT_Point;
typedef EXACT_Kernel::Vector_d EXACT_Vector;
typedef CGAL::Delaunay_d<EXACT_Kernel> EXACT_Delaunay_any_d;
typedef EXACT_Delaunay_any_d::Vertex_handle EXACT_Vertex_handle;
// NAMESPACES
using namespace std;
using namespace CGAL;
// FUNCTIONS
int main(int argc, char *argv[]);
void delaunay_d(EXACT_Delaunay_any_d &DT, const map <unsigned, vector<EXACT_RT> > &data);
map <unsigned, vector<EXACT_RT> > data_parse(const string &data_set);
// DATASET
char seeds_data_char[] = "15,26 14,84 0,871 5,763 3,312 2,221 5,22\n\
14,88 14,57 0,8811 5,554 3,333 1,018 4,956\n\
14,29 14,09 0,905 5,291 3,337 2,699 4,825\n\
13,84 13,94 0,8955 5,324 3,379 2,259 4,805\n\
16,14 14,99 0,9034 5,658 3,562 1,355 5,175\n\
14,38 14,21 0,8951 5,386 3,312 2,462 4,956\n\
14,69 14,49 0,8799 5,563 3,259 3,586 5,219\n\
14,11 14,1 0,8911 5,42 3,302 2,7 5\n\
16,63 15,46 0,8747 6,053 3,465 2,04 5,877\n\
16,44 15,25 0,888 5,884 3,505 1,969 5,533\n\
15,26 14,85 0,8696 5,714 3,242 4,543 5,314\n\
14,03 14,16 0,8796 5,438 3,201 1,717 5,001\n\
13,89 14,02 0,888 5,439 3,199 3,986 4,738\n\
13,78 14,06 0,8759 5,479 3,156 3,136 4,872\n\
13,74 14,05 0,8744 5,482 3,114 2,932 4,825\n\
14,59 14,28 0,8993 5,351 3,333 4,185 4,781\n\
13,99 13,83 0,9183 5,119 3,383 5,234 4,781\n\
15,69 14,75 0,9058 5,527 3,514 1,599 5,046\n\
14,7 14,21 0,9153 5,205 3,466 1,767 4,649\n\
12,72 13,57 0,8686 5,226 3,049 4,102 4,914\n\
14,16 14,4 0,8584 5,658 3,129 3,072 5,176\n\
14,11 14,26 0,8722 5,52 3,168 2,688 5,219\n\
15,88 14,9 0,8988 5,618 3,507 0,7651 5,091\n\
12,08 13,23 0,8664 5,099 2,936 1,415 4,961\n\
15,01 14,76 0,8657 5,789 3,245 1,791 5,001\n\
16,19 15,16 0,8849 5,833 3,421 0,903 5,307\n\
13,02 13,76 0,8641 5,395 3,026 3,373 4,825\n\
12,74 13,67 0,8564 5,395 2,956 2,504 4,869\n\
14,11 14,18 0,882 5,541 3,221 2,754 5,038\n\
13,45 14,02 0,8604 5,516 3,065 3,531 5,097\n\
13,16 13,82 0,8662 5,454 2,975 0,8551 5,056\n\
15,49 14,94 0,8724 5,757 3,371 3,412 5,228\n\
14,09 14,41 0,8529 5,717 3,186 3,92 5,299\n\
13,94 14,17 0,8728 5,585 3,15 2,124 5,012\n\
15,05 14,68 0,8779 5,712 3,328 2,129 5,36\n\
16,12 15 0,9 5,709 3,485 2,27 5,443\n\
16,2 15,27 0,8734 5,826 3,464 2,823 5,527\n\
17,08 15,38 0,9079 5,832 3,683 2,956 5,484\n\
14,8 14,52 0,8823 5,656 3,288 3,112 5,309\n\
14,28 14,17 0,8944 5,397 3,298 6,685 5,001\n\
13,54 13,85 0,8871 5,348 3,156 2,587 5,178\n\
13,5 13,85 0,8852 5,351 3,158 2,249 5,176\n\
13,16 13,55 0,9009 5,138 3,201 2,461 4,783\n\
15,5 14,86 0,882 5,877 3,396 4,711 5,528\n\
15,11 14,54 0,8986 5,579 3,462 3,128 5,18\n\
13,8 14,04 0,8794 5,376 3,155 1,56 4,961\n\
15,36 14,76 0,8861 5,701 3,393 1,367 5,132\n\
14,99 14,56 0,8883 5,57 3,377 2,958 5,175\n\
14,79 14,52 0,8819 5,545 3,291 2,704 5,111\n\
14,86 14,67 0,8676 5,678 3,258 2,129 5,351\n\
14,43 14,4 0,8751 5,585 3,272 3,975 5,144\n\
15,78 14,91 0,8923 5,674 3,434 5,593 5,136\n\
14,49 14,61 0,8538 5,715 3,113 4,116 5,396\n\
14,33 14,28 0,8831 5,504 3,199 3,328 5,224\n\
14,52 14,6 0,8557 5,741 3,113 1,481 5,487\n\
15,03 14,77 0,8658 5,702 3,212 1,933 5,439\n\
14,46 14,35 0,8818 5,388 3,377 2,802 5,044\n\
14,92 14,43 0,9006 5,384 3,412 1,142 5,088\n\
15,38 14,77 0,8857 5,662 3,419 1,999 5,222\n\
12,11 13,47 0,8392 5,159 3,032 1,502 4,519\n\
11,42 12,86 0,8683 5,008 2,85 2,7 4,607\n\
11,23 12,63 0,884 4,902 2,879 2,269 4,703\n\
12,36 13,19 0,8923 5,076 3,042 3,22 4,605\n\
13,22 13,84 0,868 5,395 3,07 4,157 5,088\n\
12,78 13,57 0,8716 5,262 3,026 1,176 4,782\n\
12,88 13,5 0,8879 5,139 3,119 2,352 4,607\n\
14,34 14,37 0,8726 5,63 3,19 1,313 5,15\n\
14,01 14,29 0,8625 5,609 3,158 2,217 5,132\n\
14,37 14,39 0,8726 5,569 3,153 1,464 5,3\n\
12,73 13,75 0,8458 5,412 2,882 3,533 5,067\n\
17,63 15,98 0,8673 6,191 3,561 4,076 6,06\n\
16,84 15,67 0,8623 5,998 3,484 4,675 5,877\n\
17,26 15,73 0,8763 5,978 3,594 4,539 5,791\n\
19,11 16,26 0,9081 6,154 3,93 2,936 6,079\n\
16,82 15,51 0,8786 6,017 3,486 4,004 5,841\n\
16,77 15,62 0,8638 5,927 3,438 4,92 5,795\n\
17,32 15,91 0,8599 6,064 3,403 3,824 5,922\n\
20,71 17,23 0,8763 6,579 3,814 4,451 6,451\n\
18,94 16,49 0,875 6,445 3,639 5,064 6,362\n\
17,12 15,55 0,8892 5,85 3,566 2,858 5,746\n\
16,53 15,34 0,8823 5,875 3,467 5,532 5,88\n\
18,72 16,19 0,8977 6,006 3,857 5,324 5,879\n\
20,2 16,89 0,8894 6,285 3,864 5,173 6,187\n\
19,57 16,74 0,8779 6,384 3,772 1,472 6,273\n\
19,51 16,71 0,878 6,366 3,801 2,962 6,185\n\
18,27 16,09 0,887 6,173 3,651 2,443 6,197\n\
18,88 16,26 0,8969 6,084 3,764 1,649 6,109\n\
18,98 16,66 0,859 6,549 3,67 3,691 6,498\n\
21,18 17,21 0,8989 6,573 4,033 5,78 6,231\n\
20,88 17,05 0,9031 6,45 4,032 5,016 6,321\n\
20,1 16,99 0,8746 6,581 3,785 1,955 6,449\n\
18,76 16,2 0,8984 6,172 3,796 3,12 6,053\n\
18,81 16,29 0,8906 6,272 3,693 3,237 6,053\n\
18,59 16,05 0,9066 6,037 3,86 6,001 5,877\n\
18,36 16,52 0,8452 6,666 3,485 4,933 6,448\n\
16,87 15,65 0,8648 6,139 3,463 3,696 5,967\n\
19,31 16,59 0,8815 6,341 3,81 3,477 6,238\n\
18,98 16,57 0,8687 6,449 3,552 2,144 6,453\n\
18,17 16,26 0,8637 6,271 3,512 2,853 6,273\n\
18,72 16,34 0,881 6,219 3,684 2,188 6,097\n\
16,41 15,25 0,8866 5,718 3,525 4,217 5,618\n\
17,99 15,86 0,8992 5,89 3,694 2,068 5,837\n\
19,46 16,5 0,8985 6,113 3,892 4,308 6,009\n\
19,18 16,63 0,8717 6,369 3,681 3,357 6,229\n\
18,95 16,42 0,8829 6,248 3,755 3,368 6,148\n\
18,83 16,29 0,8917 6,037 3,786 2,553 5,879\n\
18,85 16,17 0,9056 6,152 3,806 2,843 6,2\n\
17,63 15,86 0,88 6,033 3,573 3,747 5,929\n\
19,94 16,92 0,8752 6,675 3,763 3,252 6,55\n\
18,55 16,22 0,8865 6,153 3,674 1,738 5,894\n\
18,45 16,12 0,8921 6,107 3,769 2,235 5,794\n\
19,38 16,72 0,8716 6,303 3,791 3,678 5,965\n\
19,13 16,31 0,9035 6,183 3,902 2,109 5,924\n\
19,14 16,61 0,8722 6,259 3,737 6,682 6,053\n\
20,97 17,25 0,8859 6,563 3,991 4,677 6,316\n\
19,06 16,45 0,8854 6,416 3,719 2,248 6,163\n\
18,96 16,2 0,9077 6,051 3,897 4,334 5,75\n\
19,15 16,45 0,889 6,245 3,815 3,084 6,185\n\
18,89 16,23 0,9008 6,227 3,769 3,639 5,966\n\
20,03 16,9 0,8811 6,493 3,857 3,063 6,32\n\
20,24 16,91 0,8897 6,315 3,962 5,901 6,188\n\
18,14 16,12 0,8772 6,059 3,563 3,619 6,011\n\
16,17 15,38 0,8588 5,762 3,387 4,286 5,703\n\
18,43 15,97 0,9077 5,98 3,771 2,984 5,905\n\
15,99 14,89 0,9064 5,363 3,582 3,336 5,144\n\
18,75 16,18 0,8999 6,111 3,869 4,188 5,992\n\
18,65 16,41 0,8698 6,285 3,594 4,391 6,102\n\
17,98 15,85 0,8993 5,979 3,687 2,257 5,919\n\
20,16 17,03 0,8735 6,513 3,773 1,91 6,185\n\
17,55 15,66 0,8991 5,791 3,69 5,366 5,661\n\
18,3 15,89 0,9108 5,979 3,755 2,837 5,962\n\
18,94 16,32 0,8942 6,144 3,825 2,908 5,949\n\
15,38 14,9 0,8706 5,884 3,268 4,462 5,795\n\
16,16 15,33 0,8644 5,845 3,395 4,266 5,795\n\
15,56 14,89 0,8823 5,776 3,408 4,972 5,847\n\
15,38 14,66 0,899 5,477 3,465 3,6 5,439\n\
17,36 15,76 0,8785 6,145 3,574 3,526 5,971\n\
15,57 15,15 0,8527 5,92 3,231 2,64 5,879\n\
15,6 15,11 0,858 5,832 3,286 2,725 5,752\n\
16,23 15,18 0,885 5,872 3,472 3,769 5,922\n\
13,07 13,92 0,848 5,472 2,994 5,304 5,395\n\
13,32 13,94 0,8613 5,541 3,073 7,035 5,44\n\
13,34 13,95 0,862 5,389 3,074 5,995 5,307\n\
12,22 13,32 0,8652 5,224 2,967 5,469 5,221\n\
11,82 13,4 0,8274 5,314 2,777 4,471 5,178\n\
11,21 13,13 0,8167 5,279 2,687 6,169 5,275\n\
11,43 13,13 0,8335 5,176 2,719 2,221 5,132\n\
12,49 13,46 0,8658 5,267 2,967 4,421 5,002\n\
12,7 13,71 0,8491 5,386 2,911 3,26 5,316\n\
10,79 12,93 0,8107 5,317 2,648 5,462 5,194\n\
11,83 13,23 0,8496 5,263 2,84 5,195 5,307\n\
12,01 13,52 0,8249 5,405 2,776 6,992 5,27\n\
12,26 13,6 0,8333 5,408 2,833 4,756 5,36\n\
11,18 13,04 0,8266 5,22 2,693 3,332 5,001\n\
11,36 13,05 0,8382 5,175 2,755 4,048 5,263\n\
11,19 13,05 0,8253 5,25 2,675 5,813 5,219\n\
11,34 12,87 0,8596 5,053 2,849 3,347 5,003\n\
12,13 13,73 0,8081 5,394 2,745 4,825 5,22\n\
11,75 13,52 0,8082 5,444 2,678 4,378 5,31\n\
11,49 13,22 0,8263 5,304 2,695 5,388 5,31\n\
12,54 13,67 0,8425 5,451 2,879 3,082 5,491\n\
12,02 13,33 0,8503 5,35 2,81 4,271 5,308\n\
12,05 13,41 0,8416 5,267 2,847 4,988 5,046\n\
12,55 13,57 0,8558 5,333 2,968 4,419 5,176\n\
11,14 12,79 0,8558 5,011 2,794 6,388 5,049\n\
12,1 13,15 0,8793 5,105 2,941 2,201 5,056\n\
12,44 13,59 0,8462 5,319 2,897 4,924 5,27\n\
12,15 13,45 0,8443 5,417 2,837 3,638 5,338\n\
11,35 13,12 0,8291 5,176 2,668 4,337 5,132\n\
11,24 13 0,8359 5,09 2,715 3,521 5,088\n\
11,02 13 0,8189 5,325 2,701 6,735 5,163\n\
11,55 13,1 0,8455 5,167 2,845 6,715 4,956\n\
11,27 12,97 0,8419 5,088 2,763 4,309 5\n\
11,4 13,08 0,8375 5,136 2,763 5,588 5,089\n\
10,83 12,96 0,8099 5,278 2,641 5,182 5,185\n\
10,8 12,57 0,859 4,981 2,821 4,773 5,063\n\
11,26 13,01 0,8355 5,186 2,71 5,335 5,092\n\
10,74 12,73 0,8329 5,145 2,642 4,702 4,963\n\
11,48 13,05 0,8473 5,18 2,758 5,876 5,002\n\
12,21 13,47 0,8453 5,357 2,893 1,661 5,178\n\
11,41 12,95 0,856 5,09 2,775 4,957 4,825\n\
12,46 13,41 0,8706 5,236 3,017 4,987 5,147\n\
12,19 13,36 0,8579 5,24 2,909 4,857 5,158\n\
11,65 13,07 0,8575 5,108 2,85 5,209 5,135\n\
12,89 13,77 0,8541 5,495 3,026 6,185 5,316\n\
11,56 13,31 0,8198 5,363 2,683 4,062 5,182\n\
11,81 13,45 0,8198 5,413 2,716 4,898 5,352\n\
10,91 12,8 0,8372 5,088 2,675 4,179 4,956\n\
11,23 12,82 0,8594 5,089 2,821 7,524 4,957\n\
10,59 12,41 0,8648 4,899 2,787 4,975 4,794\n\
10,93 12,8 0,839 5,046 2,717 5,398 5,045\n\
11,27 12,86 0,8563 5,091 2,804 3,985 5,001\n\
11,87 13,02 0,8795 5,132 2,953 3,597 5,132\n\
10,82 12,83 0,8256 5,18 2,63 4,853 5,089\n\
12,11 13,27 0,8639 5,236 2,975 4,132 5,012\n\
12,8 13,47 0,886 5,16 3,126 4,873 4,914\n\
12,79 13,53 0,8786 5,224 3,054 5,483 4,958\n\
13,37 13,78 0,8849 5,32 3,128 4,67 5,091\n\
12,62 13,67 0,8481 5,41 2,911 3,306 5,231\n\
12,76 13,38 0,8964 5,073 3,155 2,828 4,83\n\
12,38 13,44 0,8609 5,219 2,989 5,472 5,045\n\
12,67 13,32 0,8977 4,984 3,135 2,3 4,745\n\
11,18 12,72 0,868 5,009 2,81 4,051 4,828\n\
12,7 13,41 0,8874 5,183 3,091 8,456 5\n\
12,37 13,47 0,8567 5,204 2,96 3,919 5,001\n\
12,19 13,2 0,8783 5,137 2,981 3,631 4,87\n\
11,23 12,88 0,8511 5,14 2,795 4,325 5,003\n\
13,2 13,66 0,8883 5,236 3,232 8,315 5,056\n\
11,84 13,21 0,8521 5,175 2,836 3,598 5,044\n\
12,3 13,34 0,8684 5,243 2,974 5,637 5,063";
//////////
// MAIN //
//////////
int main(int argc, char *argv[]) {
// DATA SET declaration
string seeds_data(seeds_data_char);
map <unsigned, vector<EXACT_RT> > my_DATA = data_parse(seeds_data);
// DT declaration
EXACT_Delaunay_any_d my_DT(7);
// DT construction
delaunay_d(my_DT, my_DATA);
return 0;
}
// DELAUNAY TRIANGULATION function
void delaunay_d(
EXACT_Delaunay_any_d &DT,
const map <unsigned, vector<EXACT_RT> > &data)
{
// Dim size variable
int d = ((data.begin()) ->second).size();
int i = 1;
// Scanning data set -- DT construction
for(map <unsigned, vector<EXACT_RT> >::const_iterator it = data.begin(); it != data.end(); it++, i++){
// Constructing Point objects
EXACT_Point tmp = EXACT_Point(d, (it ->second).begin(), (it ->second).end());
// Inserting point in the triangulation
EXACT_Vertex_handle v_tmp = DT.insert(tmp);
// DEBUG
std::cout << "-- DEBUG POST -- " << i << " -- DT.all_simplices().size() : " << DT.all_simplices().size() << " -- DT.current_dimension() : " << DT.current_dimension() << endl;
}
}
// PARSING DATA function
map <unsigned, vector<EXACT_RT> > data_parse(
const string &data_set)
{
// RETURNED map
map <unsigned, vector<EXACT_RT> > result;
// TMP variables declaration
vector<EXACT_RT> vect;
string tmp_value;
char current_char;
for (unsigned i=0; i<data_set.length(); i++)
{
current_char = data_set[i];
// Testing if read character is tab or space (i.e. end of a number) ...
if( (current_char == '\t') || (current_char == ' ')) {
double curr_num = atof(tmp_value.c_str());
vect.push_back(EXACT_RT(curr_num)); // Storing the double value.
tmp_value.clear(); // Clearing current number
}
// ... end of a line ...
else
if ( (current_char == '\n') || (current_char == '\r') ) {
double curr_num = atof(tmp_value.c_str());
vect.push_back(EXACT_RT(curr_num)); // Storing the double value.
result.insert ( pair <unsigned, vector<EXACT_RT> > (i++, vect) ); // Feeding returned map
tmp_value.clear(); // Clearing current number
vect.clear(); // Clearing the vector containing the converted values
}
// .. storing any other character
else {
// Dealing with decimal character (from ',' to '.')
if(current_char == ',') {
// Storing current character
tmp_value.push_back('.');
}
else
// Storing current character
tmp_value.push_back(current_char);
}
}
return result;
}
由于我使用精确数字类型CGAL::Gmpq来计算 DT，我怀疑 CGAL 存在内部错误，但我无法断言。我的错误实际上发生在函数调用中EXACT_Delaunay_any_d::insert()，我不知道如何找到调试它的方法。
“EXC_BAD_ACCESS”信号在构造 20926 单纯形之后尝试插入第 78 个点时停止了我的程序。
我的问题是：
- 我应该使用其他一些确切的数字类型吗？
- 这是CGAL功能的内部问题
EXACT_Delaunay_any_d::insert()吗？ - 这是与我的操作系统（Mac OS X 10.6.8）相关的内存分配问题吗？
如果您有任何调查的答案/线索，请提前致谢！
奥克塔维奥