求关于重采样算法的资料~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
三维空间某矩形区域(x,y组成的矩形，而z可以认为是高度值)内有一定数量的离散点，现在需要一个算法来计算给定位置(x值,y值)的z值。
举个例子来说比如（0,0,c）~(100,100，c)这个区域有1000个离散点，其中1000个点对应的c是已知的高度值。，但(0，1，cc)这个位置木有点，即cc值未知。现在需要一个算法，根据已有的1000点来通过类似加权求平均值方式计算出(0，1，c)中cc的值,即生成一个新点，以用于插值或抽稀操作用。
求这个计算新点的算法思路或参考资料，最好有源代码。
[解决办法]
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不是很懂这个cc该怎么生成，附近的离散点的c都是一样的啊
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分治法：首先把最近和最远的都去掉，规划出一块，然后从这一块中再用同样的方法，最后就剩下其中的几个点，就能加权求平均值了
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不会怎么办
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没看明白。（0,0,c）~(100,100，c)区域内C的值是已知的，那是说这1000个点在同一高度吗？同一高度的话，就是一个平面了
“(0，1，cc)这个位置木有点” 没有点，干嘛设置这个点啊？有什么依据设置吗？就是在不同高度再增加一个点。为什么要增加