1 计算几何的定义

计算几何（Computational Geometry）是一门研究几何对象的算法及其应用的学科。它主要涉及如何利用算法处理几何信息，在多个学科领域中都具有广泛的应用，比如计算机图形学、机器人学、地理信息系统（GIS）和计算机辅助设计（CAD）等。

在这个教程系列中，我们将深入探讨计算几何的基本概念与应用。为了更好地理解这一领域，首先我们需要明确一些基本的定义。

1. 几何对象

在计算几何中，“几何对象”可以是点、线段、多边形、圆、曲线、曲面等。每种几何对象都有其独特的性质和应用。例如：

• 点：可以用坐标系中的坐标来表示，定义为集合 ${(x, y) | x, y \in \mathbb{R}}$。
• 线段：由两个点定义的连线，例如在二维空间中，一条线段的端点可以表示为 $A(x_1, y_1)$ 和 $B(x_2, y_2)$。
• 多边形：由有限个线段首尾相连形成的闭合图形，例如三角形、四边形等。

2. 几何关系

计算几何还关注几何对象之间的关系，例如相交、包含、重合等。这些关系的确定对于解决特定的几何问题至关重要。例如，在图形界面设计中，判断一个矩形是否与另一矩形相交是一个常见问题。我们可以通过简单的坐标比较来实现这一逻辑，比如：

def is_intersect(rect1, rect2):
    # rect1和rect2是表示矩形的坐标元组 (x1, y1, x2, y2)
    return not (rect1[2] < rect2[0] or rect2[2] < rect1[0] or 
                rect1[3] < rect2[1] or rect2[3] < rect1[1])

3. 算法与复杂度

计算几何的核心在于如何有效地实现这些几何操作，因此算法的设计与分析变得尤为重要。许多问题都可以用不同的方法进行求解，而这些方法的效率往往决定了在实际应用中的可行性。例如，计算两个多边形的交集可以通过不同的算法处理，如布尔运算或分割法。经典的线性时间算法是快速寻找两个凸多边形交点的方法，这在实际应用中尤其高效。

4. 应用实例

通过计算几何的技术，我们能够解决许多实际问题。一个典型的应用是在地图绘制中，计算最短路径。这一过程涉及到使用 Dijkstra 算法或 A* 算法处理图形数据，寻找从一个点到另一个点的最短路径。此外，在机器学习中，计算几何同样发挥着重要作用，比如支持向量机（SVM）的边界构造就是通过计算几何的方法实现的。

以上介绍了计算几何的基本定义和概念，它为我们理解这一领域的丰富性和广泛应用奠定了基础。接下来，我们将深入探讨计算几何的发展历史，以便更好地理解这一领域的现状与未来。