我需要一种算法，它可以为我在一个球体周围提供 N 个点（可能小于 20 个）的位置，从而模糊地将它们分散开来。不需要“完美”，但我只需要它，所以它们都不会聚集在一起。
我遇到的其他一些问题线程谈到了随机均匀分布，这增加了我不关心的复杂程度。我很抱歉这是一个如此愚蠢的问题，但我想表明我真的很努力，但仍然做不到。
所以，我正在寻找的是简单的伪代码，可以在一个单位球体周围均匀分布 N 个点，它要么以球面坐标返回，要么以笛卡尔坐标返回。如果它甚至可以通过一点随机化来分布，那就更好了（想想恒星周围的行星，分布得体，但有余地）。
在此示例中，代码 node[k]只是第 k 个节点。您正在生成一个数组 N 个点并且node[k]是第 k 个（从 0 到 N-1）。如果这就是让您感到困惑的全部，希望您现在可以使用它。
node[k]
（换句话说，k是在代码片段开始之前定义的大小为 N 的数组，其中包含点列表）。
k
或者 ，基于此处的另一个答案（并使用 Python）：
> cat ll.py from math import asin nx = 4; ny = 5 for x in range(nx): lon = 360 * ((x+0.5) / nx) for y in range(ny): midpt = (y+0.5) / ny lat = 180 * asin(2*((y+0.5)/ny-0.5)) print lon,lat > python2.7 ll.py 45.0 -166.91313924 45.0 -74.0730322921 45.0 0.0 45.0 74.0730322921 45.0 166.91313924 135.0 -166.91313924 135.0 -74.0730322921 135.0 0.0 135.0 74.0730322921 135.0 166.91313924 225.0 -166.91313924 225.0 -74.0730322921 225.0 0.0 225.0 74.0730322921 225.0 166.91313924 315.0 -166.91313924 315.0 -74.0730322921 315.0 0.0 315.0 74.0730322921 315.0 166.91313924
如果你绘制它，你会看到两极附近的垂直间距更大，因此每个点都位于大约相同的空间总 面积 中（在两极附近，“水平”空间较小，所以它给出了更多“垂直” ）。
这与与邻居距离大致相同的所有点不同（我认为您的链接正在谈论），但它可能足以满足您的需求，并且只需制作统一的纬度/经度网格即可.
