解析几何是用代数的方法去解决问题，虽然不是为一种好的思路，但是很多时候需要付出昂贵的代价，比如精度！ 而计算几何更多的是从几何角度，用向量的方法避免了这一尴尬的现象！
判断两线段相交，任一线段的端点在另一线段的两边（这是规范相交）！
判断一侧可以考虑用斜率的方式，进而转化成叉积的形式！ 然后对于一个平行四边形的两临边的向量叉积又和有向面积相同!
从二维叉积然后又上升到三维叉积…… 好复杂的样子，大一的时候在高数上学过的，但是现在忘得一干二净了……
计算几何一直是短板，一定要攻克它……
解析几何是用代数的方法去解决问题，虽然不是为一种好的思路，但是很多时候需要付出昂贵的代价，比如精度！ 而计算几何更多的是从几何角度，用向量的方法避免了这一尴尬的现象！判断两线段相交，任一线段的端点在另一线段的两边（这是规范相交）！判断一侧可以考虑用斜率的方式，进而转化成叉积的形式！ 然后对于一个平行四边形的两临边的向量叉积又和有向面积相同!从二维叉积然后又上升到三维叉积……
计算
几何
总结
一、精度控制
计算
几何
经常牵扯到浮点数的运算，所以就会产生精度误差，因此我们需要设置一个eps（偏差值），一般取1e-7到1e-10之间，并用下面的函数控制精度。
const double eps=1e-8;
int dcmp(double x)
if (fabs(x)<eps) return 0;
else return x<0?-1:1;
}二、向量
1.基本概念
1.1
计算
几何
的引入
计算
几何
是
几何
学的一个重要分支，也是
计算
机科学的一个分支,研究解决
几何
问题的算法。在现代工程与数学、
计算
机图形学、机器人学、VLSI设计、
计算
机辅助设计等学科领域中,
计算
几何
都有重要应用。
计算
几何
问题的输入一般是关于一组
几何
物体(如点、线)的描述;输出常常是有关这些物体相关问题的回答，如直线是否相交、点围成的面积等问题。
1.2 浮点数造成的误差
在学习
计算
几何
之前，我们来回顾一下高中知识，我们求直线方程，或者是交点时，经常出现根号多少多少，以至我
// This file is implementation of Common Common Computational Geometry Algorithms.
// Please please pay attention to inp...
Python中有一些库可以用于空间
解析几何
，其中最常用的是numpy和scipy库。这些库提供了丰富的函数和工具，可以进行空间向量的
计算
、点与线的关系判断、直线与平面的交点
计算
等。
在numpy库中，可以使用其提供的ndarray多维数组来表示空间中的点、向量和矩阵，并进行相应的运算。通过numpy提供的函数可以
计算
向量的模、加减乘除运算，以及向量之间的点积和叉积等。
而scipy库则提供了更高级的功能，例如可以
计算
线与线之间的最短距离、判断点是否在多边形内部、
计算
平面与平面之间的交线等。此外，scipy还提供了一些优化算法，可以用于求解空间曲线拟合等问题。
除了numpy和scipy，还有其他一些专门用于空间
解析几何
的库，如shapely、sympy等，它们提供了更高层次的功能和接口，方便进行复杂的空间
几何
计算
。
总之，Python中有多个库可以用于空间
解析几何
，具体选择哪个库取决于具体需求和个人偏好。
