求二维离散点集的凸包点

1 算法思路

这类求解最外围的点集问题，我们称之为凸包问题，光光是⽤⾁眼去观察的话，这种问题我们很快就能得出答案，并且能马上说出哪⼏个点
是解，但是如果让你敲代码，去解决这类的问题，可能很多⼈会不知道如何去下⼿。
在讲解凸包这类问题的解法前，我们⾸先要先讲下向量积这个数学⼩知识。

          了解了上⾯这个数学⼩知识后，我们现在可以正式开始着⼿去解决凸包问题了，⾸先我们先思考下，如果我们要去解决凸包问题，我们就必须要⼀个个去寻找最外围的点，万事开头难，第⼀个点该从哪⾥找起呢？
         所有的点都在⼀个⼆维的平⾯上，细想⼀下，其中y轴(纵坐标)最⼩的点是不是我们要找的最外围的点之⼀呢？答案是肯定的，如果纵坐标最⼩的点有多个，那么我们就选取x轴(横坐标)最⼩的⼀个，如果这样的点也有多个也就是重合，也不影响解题。以此类推，其实也可以找
纵坐标最⼤的点，还有横坐标最⼩的点，或者是横坐标最⼤的点作为基准点。这⾥呢，我们就以纵坐标最⼩的点作为我们的基准点，可以把它看作是原点。然后把剩下的点(除原点)进⾏排序，排序的⽅法为：把每个点与原点间进⾏连线，如果和⽔平线(x轴正半轴)的夹⾓越⼩，则排在越前⾯，我们叫这种排序法为极⾓排序。