該隨機化快速凸包算法的常數因子在理論上已經相對較小，但仍然有潛在的優化空間。以下是一些可能的優化方向：
改進的數據結構：使用更高效的數據結構來存儲和查詢點集，例如使用平衡樹或哈希表來加速查詢過程，這可能會進一步降低常數因子。
優化射線查詢：在射線查詢的實現中，可以考慮使用更高效的算法來減少所需的方向測試次數。例如，通過預計算某些幾何特性或使用更高效的幾何算法來加速查詢。
並行計算：利用現代計算機的多核處理能力，可以將算法的某些部分並行化，特別是在處理大規模數據集時，這可以顯著提高性能並降低常數因子。
實驗性調整：通過實驗來調整算法中的常數因子，例如在隨機選擇樞紐點的過程中，根據實際數據的分佈進行調整，以提高算法的實際運行效率。
總之，雖然該算法的常數因子已經相對較小，但通過改進數據結構、優化查詢過程、並行計算和實驗性調整，仍然有可能進一步優化。