我需要一种算法，可以为我提供围绕N个点（大概少于20个）的球体位置，并模糊地将它们分散开。不需要“完美”，但是我只需要它，所以它们都不会聚在一起。
我遇到的其他一些问题线程涉及随机均匀分布，这增加了我不关心的复杂程度。我很抱歉这是一个愚蠢的问题，但我想表明我确实看上去很努力，但仍然表现不佳。
因此，我要寻找的是简单的伪代码，以将N个点均匀地分布在一个单位球体上，该点以球形或笛卡尔坐标返回。如果它甚至可以进行一些随机分布，那就更好了（想想围绕一颗恒星的行星，适当散开，但还有回旋余地）。
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，它node[k]是第k个（从0到N-1）。如果这一切使您感到困惑，希望您现在就可以使用它。
node[k]
（换句话说，k是大小为N的数组，该数组在代码片段开始之前定义，并且包含点列表）。
k
或者 ，在此处建立另一个答案（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
如果进行绘制，您会发现两极附近的垂直间距较大，因此每个点都位于大约相同的总空间 区域 中（在两极附近，“水平”空间较小，因此“垂直”空间更大） ）。
这与所有点到邻居的距离都差不多（这是我认为您的链接所要讨论的）不同，但这可能足以满足您的需求，并且只需制作一个统一的经纬度网格即可进行改进。
