FDA算法，Force Directed Algorithm，一种点线图的布局算法，找了半天没有有关描述，只有根据原始英文文档的理解写一下。
定义：
area=W*L WL为画布的宽度和长度
V 点集 E 边集
k = sqrt(area/|V|)
fa(z) = z*z/k
fr(z) = k*k/z
k为点密度的开根号。
fa计算了相关的点点距离平方除以k，该算式用来计算引力，距离越大，引力越恐怖，同时，点越多越容易被吸引到有连线的点周围。
fr计算不相关的点斥力，点密度除以点距离，距离越远斥力越小，点越多被推开的距离越近。连线对点的影响更大，相关的点计算引力时使用了距离的平方，而不相关的在计算斥力时计算的结果总是相对较小的。
对每个点v
对每个不和v相连的点u做如下运算：
e = v.pos-u.pos
v.disp = v.disp+(e/|e|)*fr(|e|)
每个点包含了两个向量 pos 位置向量 和 disp位移向量。
所以，e为两点连线的向量。
由此，第二个表达式可解释为：v点被推离u点方向，推开距离为fr(|e|)，也就是 点密度/点距离。推开方向为e/|e|。
上图仅作简要示意，把点的独占面积拉长或者压缩成矩形，其中一个边长是点间距，另一个边长就是斥力导致的位移距离。
对每个边上的两点u和v
对每个和v相连的点u作如下操作：
e = v.pos-u.pos
v.disp = v.disp-(e/|e|)*fa(|e|)
u.disp = u.disp+(e/|e|)*fa(|e|)
同样，e为两点连线的向量
由此，v点被吸引向u点方向，吸引距离fa(|e|)也就是 距离平方 除以 点独占面积开根号。有利于距离远的相连点快速吸引到周围。方向为e/|e|。
简要示意图，点间距做边长的正方形s1，点独占面积虚拟成的正方形s2，将s1拉长或者压缩成其中一边长为s2边长的等面积矩形s3。引力造成的位移距离就是s3的另一边长。
最后，算法将做n次迭代，每次都计算一下每个点与不相邻点的斥力以及每个边所引入的引力，迭代次数越多，点的聚集性会越明显。这只是FDA的简单描述，还需要添加画布大小的控制，确保点不会被推出画布。
