使用旋转扫描法解决凸包问题的C++代码实现

"这篇代码是解决凸包问题的一种算法实现，通过计算三角形面积来找到最大和最小的包围区域。" 在计算机图形学和几何计算领域，凸包问题是一个重要的问题，它涉及到寻找一个给定点集的最小凸多边形，这个多边形包含了所有的点。在这段代码中，作者采用了一种称为 Graham 扫描或分治法的算法来求解凸包。Graham 扫描的基本思想是找到一个最低点作为起点，然后按照顺时针或逆时针顺序对其他点进行排序，并逐步剔除那些不在凸包上的点。 首先，定义了一个名为 `Point` 的结构体，用于存储点的坐标信息，包含两个整型变量 `x` 和 `y`。 接着，定义了一个计算三角形面积的函数 `area`，它接收三个 `Point` 类型的参数，通过向量叉乘的方法计算三角形的面积。这里的面积计算公式是基于向量的点积公式推导得出的，公式中的 `(p1.x*(p2.y-p3.y)+p2.x*(p3.y-p1.y)+p3.x*(p1.y-p2.y))/2.0` 表示三个点构成的向量的叉乘结果的绝对值的一半。 `SearchMax` 函数用于递归地寻找包含所有点的最大三角形区域。它首先找到当前子序列中面积最大的三角形，将其面积累加到 `SumArea` 中，然后继续在剩余的点中查找。这一过程不断地划分子序列，直到所有可能的三角形都被考虑。 类似地，`SearchMin` 函数则用于找到包含所有点的最小三角形区域，其逻辑与 `SearchMax` 相似，只是寻找的是最小面积的三角形并从总和中减去。 这两个函数在每次迭代中都比较相邻点构成的三角形面积，从而逐步构建出凸包。由于代码中并未完整展示，因此实际运行需要完整的程序上下文，包括输入点集的初始化和调用这两个函数的主程序部分。 这个算法的时间复杂度大致为 O(n log n)，其中 n 是点的数量，因为需要先对点进行排序。虽然有更高效的算法（如 Gift Wrapping 或 Jarvis March），但这段代码提供了一种直观的、基于分治策略的解决方案。