安德魯演算法
安德魯演算法判斷凸包需要用到叉積
關於叉積
首先在二維座標下介紹一些定義：
點：a（x1，y1），b（x2，y2）
向量：向量ab=（ x2 - x1 , y2 - y1 ）= ( x , y );
向量的模 |ab| = sqrt ( x*x+y*y );
向量的點積： 結果為 x1*x2 + y1*y2。
點積的結果是乙個數值。
點積的集合意義：我們以向量 a 向向量 b 做垂線，則 | a | * cos（a,b）為 a 在向量 b 上的投影，即點積是乙個向量在另乙個向量上的投影乘以另乙個向量。且滿足交換律
應用：可以根據集合意義求兩向量的夾角，
cos（a,b） =（ 向量a * 向量b ） / （| a | * | b |） = x1*x2 + y1*y2 / （| a | * | b |）
向量的叉積： 結果為 x1*y2-x2*y1
叉積的結果也是乙個向量，是垂直於向量a，b所形成的平面，如果看成三維座標的話是在 z 軸上，上面結果是它的模。
方向判定：右手定則，（右手半握，大拇指垂直向上，四指右向量a握向b，大拇指的方向就是叉積的方向）
叉積的集合意義：1：其結果是a和b為相鄰邊形成平行四邊形的面積。
2：結果有正有負，有sin（a，b）可知和其夾角有關，夾角大於180°為負值。
3：叉積不滿足交換律
應用：1：通過結果的正負判斷兩向量之間的順逆時針關係
若 a x b > 0表示a在b的順時針方向上
若 a x b < 0表示a在b的逆時針方向上
若 a x b == 0表示a在b共線，但不確定方向是否相同
否則是凹進去的。
以此依次加點。
將座標按照x從小到大排序。
先加上面的凸包 然後加下面的凸包。
#include
using
namespace
std;
#define mo 100005
struct node
d[mo],p[mo];
int chaji(node a,node b,node c)//叉積計算
bool cmp(node a,node b)//座標點排序
for(int i=n-2;i>=0;i--)
cout
<1
}
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