本人接触CGAL已经有两年多了,但在工做中用到的不是不少,且只是用其中一个小小的功能,因此也没有过多的关注Kernel的组成,但在最近的项目中,由于调用了大量CGAL中的函数,每个函数用到的Kernel不相同,好比,都是Point_2,有的用Exact_predicates_exact_constructions
,有的是用Cartesian<double>
,因此凸显出了不少知识结构方面的问题,本文中,主要介绍最基础的Kernel模块。(若有不一样看法,欢迎下方评论)
为何要先介绍Kernel,缘由很简单,由于这里面隐藏着计算几何中一个大坑--精度问题,举个例子,1.0 + 1.0 = 2.0
,从人脑的角度来看,没毛病,但在计算机内部,这就是很大的问题,由于会牵扯到一个叫作“浮点精度”的问题,在计算机内部,1.0
可能不是1.0
,而是0.99999
或者1.00001
,因此,0.99999 + 0.99999 != 2.0
,因此这就要求咱们在进行C/C++
写程序时,要避免出现 A == B
这种式子,若要实现此功能,能够使用 abs(A - B) < 0.001
,这样的话,就能够有效的避免浮点精度产生的问题,而Kernel的选择,也与此有关。
Kernel包含基本的几何对象(点、线、面等)以及对这些对象的操做,这些对象被实现成基本的类,从而加强灵活性与适用性。但在目前的使用过程当中,最为突出的或者是惟一感到差异的就是几何对象的精度。
先介绍下最经常使用(目前接触到的)的几个Kernel:函数
对比这三种Kernal,核心点就是精度与效率的平衡,精度越高,效率就越低,反之,效率也就越高。但从介绍看,云里雾里,也只能在使用中进行体现了。固然,CGAL中还提供了其他的Kernel,可是目前尚未接触到,因此在本文中不作介绍。code