当前课程知识点:计算几何 > 01. Convex Hull > B. Extreme Points > 01-B-05. Determinant
只要你已经掌握了
解析几何的一些基础
我相信你对To-Left测试
已经基本上可以实现了
的确如此 空间中的
每一条直线都会有一个方程
而在它之外的任何一个点
到它的距离
都是可以通过这个方程能够解出来的
这样的话,你自然地就能够判定出来
它到底是在左还是在右
当然我们说这种方法
其实不是很好
我们来给出更加简明
也更加安全可靠的方法
这个方法依赖的
也就是所谓的行列式
如果你对行列式
还不甚熟悉也不要紧
在高中你应该学过海伦公式
这个公式能够做的事情就是
每当我们指定了
任意的三个点之后
它都会给出这三个点
所对应的那个三角形的面积
在这里我们要做两个变通
这个行列式
实际上算的首先是它的面积的两倍
跟海伦公式实际上是等效的
第二这个面积是所谓的有向面积
也就是在左侧的
相对于这样一个逆时针的
一个编号pqs的
这样的一个面积
与s在右侧也就是按照
顺时针的pqs所构成的面积
虽然有可能大小是一样完全对称
但是它们的符号是相反的
这里最重要的就在于这个符号
我们整个这个To-Left的测试的
判断的依据也就在于这个符号
实际上我们不难验证
这个行列式取正
当且仅当s位于pq
所确定的这条有向直线的左侧
从编程的角度来讲
你也不必担心
因为这样一个数学上
很简明的行列式
转换成代码也是非常非常简明的
其实这里基于行列式的
这种To-Left测试的实现方法
不仅比刚才求解方程的
那种方法更加的简明
而且正因为它简明
所以也更便于记忆
在实现的过程中
你也更少地会犯错误
别人来阅读理解也会更加地简明
更加容易可读
其实还有一条最最重要的
你能想到吗
没错
如果你对编程有一定的实际经验
你就会知道这里最大的好处在于
它有效地避免了除法
包括在有些解析的求解方法过程中
还会用到的三角函数
无论是除法还是三角函数
它们不仅会增加额外的计算负担
更重要的是会引入误差
在有些情况下它们的误差
甚至是非常非常大的
而按照这种方法在消除了除法
和其它的那些复杂的运算的同时
误差的问题
也自然而然地烟消云散了
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