主要實現了在模型空間下的得到乙個包圍所有圖元的最小圓，該演算法的思路是這樣：
1.從點集中隨機選出兩個點作為直徑對圓進行初始化。
2.判斷下乙個點p是否在圓中，如果在則繼續本步驟，如果不在則進行步驟3。
3.使用p作為新圓的乙個邊界點，另乙個邊界點為距離p最遠的圓上的點，使用這兩個點作為直徑構造新圓。
4.繼續步驟2，直到遍歷完所有點。
參考：實現出來的效果如圖所示：
首先是獲得所有的點，包括參照的點和普通實體的點，獲取點之後得到的點集去重。如果是塊參照要看它的bounds屬性是否有值，有值就取邊界值，如果是普通實體就取entity的extends屬性的邊界點。還有如果是標註，就不計入點，因為標註的邊界屬性得出來的點不準確。我先得到blockrecord的bounds邊界，然後繼續把這個blockrecord遍歷了一遍，得到實體。這樣做，我是想把塊參照也遍歷進去，但是我不知道如何區分普通的實體所在的塊和有名塊，還有可能有匿名的塊參照，我區分不了，，就重複遍歷了，最後得到的點集去個重就行了。
**：
publicview codevoid
getallpts()
//實體
foreach (objectid entid in
rec)
if (ent != null
) }}
}listpts = listpts.distinct().tolist();
trans.commit();}}
得到點集之後，就可以寫演算法了，這裡，我先得到第乙個圓，如果模型空間上只有乙個圖元，我就已這個圖元的中心做圓心，邊界對角線的一半作為半徑 構成乙個圓返回；如果是只有兩個圖元，我就以這兩個圖元的中心點做直徑，直徑的中點做圓心構成乙個圓返回；如果是3個或者3個以上，我就以點集的第乙個點，和點集的中間點構成乙個圓返回。**如下：
publicview codecircle getfirstcircle()
else
if (listpts.count == 2
)
else
}
最後是第二步和第三步的演算法：
//所有的點集
listlistpts = new list();
list
listradius = new list();
[commandmethod(
"getminc")]
public
void
getcircle()
else
else}}
mincircle =c;
}else
if (mincircle != null
)
//加入模型空間
mincircle.tospace();
mincircle.dispose();
}
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