"求线段交点"是一种非常基础的几何计算, 在很多游戏中都会被使用到. 
下面我就现学现卖的把最近才学会的一些"求线段交点"的算法说一说, 希望对大家有所帮助. 
本文讲的内容都很初级, 主要是面向和我一样的初学者, 所以请各位算法帝们轻拍啊 嘎嘎 



引用



已知线段1(a,b) 和线段2(c,d) ,其中a b c d为端点, 求线段交点p .(平行或共线视作不相交)




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算法一: 求两条线段所在直线的交点, 再判断交点是否在两条线段上. 


求直线交点时 我们可通过直线的一般方程 ax+by+c=0 求得(方程中的abc为系数,不是前面提到的端点,另外也可用点斜式方程和斜截式方程,此处暂且不论). 

然后根据交点的与线段端点的位置关系来判断交点是否在线段上. 公式如下图: 


求两直线在某个范围内的交点 python 求两个线段的交点 代码_javascript



实现代码如下 : 


Javascript代码  



1. function
2.   
3. /** 1 解线性方程组, 求线段交点. **/
4. // 如果分母为0 则平行或共线, 不相交
5. var
6. if
7. return false;  
8.     }  
9.    
10. // 线段所在直线的交点坐标 (x , y)    
11. var
12.                 + (b.y - a.y) * (d.x - c.x) * a.x   
13.                 - (d.y - c.y) * (b.x - a.x) * c.x ) / denominator ;  
14. var
15.                 + (b.x - a.x) * (d.y - c.y) * a.y   
16.                 - (d.x - c.x) * (b.y - a.y) * c.y ) / denominator;  
17.   
18. /** 2 判断交点是否在两条线段上 **/
19. if
20. // 交点在线段1上
21.         (x - a.x) * (x - b.x) <= 0 && (y - a.y) * (y - b.y) <= 0  
22. // 且交点也在线段2上
23.          && (x - c.x) * (x - d.x) <= 0 && (y - c.y) * (y - d.y) <= 0  
24.         ){  
25.   
26. // 返回交点p
27. return
28.                 x :  x,  
29.                 y :  y  
30.             }  
31.     }  
32. //否则不相交
33. return false
34.   
35. }

                  


算法一思路比较清晰易懂, 但是性能并不高. 因为它在不确定交点是否有效(在线段上)之前, 就先去计算了交点, 耗费了较多的时间. 

如果最后发现交点无效, 那么之前的计算就白折腾了. 而且整个计算的过程也很复杂. 

那么有没有一种思路,可以让我们先判断是否存在有效交点,然后再去计算它呢? 

显然答案是肯定的. 于是就有了后面的一些算法. 



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算法二: 判断每一条线段的两个端点是否都在另一条线段的两侧, 是则求出两条线段所在直线的交点, 否则不相交. 


第一步判断两个点是否在某条线段的两侧, 通常可采用投影法: 


求出线段的法线向量, 然后把点投影到法线上, 最后根据投影的位置来判断点和线段的关系. 见下图 


求两直线在某个范围内的交点 python 求两个线段的交点 代码_三角形面积_02

 


点a和点b在线段cd法线上的投影如图所示, 这时候我们还要做一次线段cd在自己法线上的投影(选择点c或点d中的一个即可). 

主要用来做参考. 

图中点a投影和点b投影在点c投影的两侧, 说明线段ab的端点在线段cd的两侧. 


同理, 再判断一次cd是否在线段ab两侧即可. 


求法线 , 求投影 什么的听起来很复杂的样子, 实际上对于我来说也确实挺复杂,在几个月前我也不会(念书那会儿的几何知识都忘光了 :'( )' 

不过好在学习和实现起来还不算复杂, 皆有公式可循: 



求线段ab的法线: 


Javascript代码  

1. var
2.     ny=a.x - b.x;  
3. var



注意: 其中 normalLine.x和normalLine.y的几何意义表示法线的方向, 而不是坐标. 


求点c在法线上的投影位置: 


Javascript代码  


  1. var




注意: 这里的"投影位置"是一个标量, 表示的是到法线原点的距离, 而不是投影点的坐标. 
通常知道这个距离就足够了. 

当我们把图中 点a投影(distA),点b投影(distB),点c投影(distC) 都求出来之后, 就可以很容易的根据各自的大小判断出相对位置. 

distA==distB==distC 时, 两条线段共线 
distA==distB!=distC 时, 两条线段平行 
distA 和 distB 在distC 同侧时, 两条线段不相交. 
distA 和 distB 在distC 异侧时, 两条线段是否相交需要再判断点c点d与线段ab的关系. 

前面的那些步骤, 只是实现了"判断线段是否相交", 当结果为true时, 我们还需要进一步求交点. 
求交点的过程后面再说, 先看一下该算法的完整实现 : 


Javascript代码  

1. function
2.   
3. //线段ab的法线N1
4. var
5.   
6. //线段cd的法线N2
7. var
8.       
9. //两条法线做叉乘, 如果结果为0, 说明线段ab和线段cd平行或共线,不相交
10. var
11. if
12. return false;  
13.     }  
14.       
15. //在法线N2上的投影
16. var
17. var
18. var
19.   
20. // 点a投影和点b投影在点c投影同侧 (对点在线段上的情况,本例当作不相交处理);
21. if
22. return false;  
23.     }  
24.       
25. //
26. //判断点c点d 和线段ab的关系, 原理同上
27. //
28. //在法线N1上的投影
29. var
30. var
31. var
32. if
33. return false;  
34.     }  
35.   
36. //计算交点坐标
37. var
38. var
39.         dy= -fraction * nx1;  
40. return
41. }



最后 求交点坐标的部分 所用的方法看起来有点奇怪, 有种摸不着头脑的感觉. 
其实它和算法一 里面的算法是类似的,只是里面的很多计算项已经被提前计算好了. 
换句话说, 算法二里求交点坐标的部分 其实也是用的直线的线性方程组来做的. 

现在来简单粗略 很不科学的对比一下算法一和算法二: 
1 最好情况下, 两种算法的复杂度相同 
2 最坏情况, 算法一和算法二的计算量差不多 
3 但是算法二提供了 更多的"提前结束条件",所以平均情况下,应该算法二更优. 

实际测试下来, 实际情况也确实如此. 

前面的两种算法基本上是比较常见的可以应付绝大多数情况. 但是事实上还有一种更好的算法. 
这也是我最近才新学会的(我现学现卖了,大家不要介意啊...) 

=============================== 
算法三: 判断每一条线段的两个端点是否都在另一条线段的两侧, 是则求出两条线段所在直线的交点, 否则不相交. 

(咦? 怎么感觉和算法二一样啊? 不要怀疑 确实一样 ... 囧) 
所谓算法三, 其实只是对算法二的一个改良, 改良的地方主要就是 : 
不通过法线投影来判断点和线段的位置关系, 而是通过点和线段构成的三角形面积来判断. 

先来复习下三角形面积公式: 已知三角形三点a(x,y) b(x,y) c(x,y), 三角形面积为: 


Javascript代码  

1. var



因为 两向量叉乘==两向量构成的平行四边形(以两向量为邻边)的面积 , 所以上面的公式也不难理解. 

而且由于向量是有方向的, 所以面积也是有方向的, 通常我们以逆时针为正, 顺时针为负数. 


改良算法关键点就是: 

如果"线段ab和点c构成的三角形面积"与"线段ab和点d构成的三角形面积" 构成的三角形面积的正负符号相异, 

那么点c和点d位于线段ab两侧. 如下图所示: 


求两直线在某个范围内的交点 python 求两个线段的交点 代码_三角形面积_03

 


图中虚线所示的三角形, 缠绕方向(三边的定义顺序)不同, 所以面积的正负符号不同. 



下面还是先看代码: 

由于我们只要判断符号即可, 所以前面的三角形面积公式我们就不需要后面的 除以2 了. 


Javascript代码  

1. function
2.   
3. // 三角形abc 面积的2倍
4. var
5.   
6. // 三角形abd 面积的2倍
7. var
8.   
9. // 面积符号相同则两点在线段同侧,不相交 (对点在线段上的情况,本例当作不相交处理);
10. if
11. return false;  
12.     }  
13.   
14. // 三角形cda 面积的2倍
15. var
16. // 三角形cdb 面积的2倍
17. // 注意: 这里有一个小优化.不需要再用公式计算面积,而是通过已知的三个面积加减得出.
18. var
19. if
20. return false;  
21.     }  
22.   
23. //计算交点坐标
24. var
25. var
26.         dy= t*(b.y - a.y);  
27. return
28.   
29. }





最后 计算交点坐标的部分 和算法二同理. 


算法三在算法二的基础上, 大大简化了计算步骤, 代码也更精简. 可以说,是三种算法里, 最好的.实际测试结果也是如此. 

当然必须坦诚的来说, 在Javascript里, 对于普通的计算, 三种算法的时间复杂度其实是差不多的(尤其是V8引擎下). 
我的测试用例里也是进行变态的百万次级别的线段相交测试 才能拉开三种算法之间的差距. 

不过本着精益求精 以及学习的态度而言, 追求一个更好的算法, 总是有其积极意义的. 


好了 不啰嗦了, 就到这里吧. 
现学现卖的东西, 难免有错误, 还请大家不吝斧正. 先谢谢啦