下面是关于 Delaunay三角剖分之Bowyer-Watson算法的博客结构。Bowyer-Watson算法是一个经典且高效的Delaunay三角剖分构建算法。本博客将分为五个部分，包括Bowyer-Watson算法的原理、Python面向对象实现、使用不同设计模式的案例，以全面理解和实现该算法。

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第一部分：Delaunay三角剖分与Bowyer-Watson算法简介

1.1 什么是Delaunay三角剖分？

Delaunay三角剖分是一种最优的平面三角剖分算法，能够生成一组点的三角剖分网格，使得每个三角形的外接圆内不包含其他点。这种性质能够最大化三角形最小角度，从而避免生成细长的三角形。Delaunay三角剖分广泛应用于计算机图形学、地理信息系统（GIS）、科学计算等领域。

1.2 Bowyer-Watson算法简介

Bowyer-Watson算法是构造Delaunay三角剖分的一种增量法，最早由Adrian Bowyer和David Watson提出。其主要思想是将点逐个添加到已有的三角剖分中，并移除所有不满足Delaunay条件的三角形区域，再用新添加的点创建新的三角形。算法简单且高效，适合动态更新点集的应用。