前言
我總結了一下向量點乘,叉乘的概念,以及他們的應用及相關C++程式碼的實現。blog
這類問題也是技術面試經常碰到的,一次研究透了會有收穫。
1 向量
向量具有大小和方向。
共線向量:兩個平行的向量為共線向量。
1.1 叉積 Cross Product
$$\vec{a}\times\vec{b}=|\vec{a}||\vec{b}|\sin{\theta}\vec{n}$$
$\theta$是兩個向量之間的角度,$\vec{n}$是與兩個向量都垂直的單位向量,方向遵循右手定則(右手食指從$\vec{a}$劃到$\vec{b}$,大拇指的方向)。
兩個向量的叉積結果是一個與兩者都垂直的向量。叉積的幅度值大小等於由這兩個向量為邊組成的平行四邊形的面積。當兩個向量垂直時,大小也達到最大,及矩形的面積。(這個特性決定了他可以用來計算空間中一個點到一個直線的距離,利用幾何中平行四邊形的面積同時等於底乘高,後面會介紹。)
三維空間中,叉積的結果也可以用3x3矩陣的行列式表示。
$$
\vec{a}\times \vec{b}=\det(\vec{i},\vec{j},\vec{k};a_1,a_2,a_3;b_1,b_2,b_3)\
=(a_2b_3 - a_3,b_2)\vec{i}+(a_3b_1 - a_1,b_3)\vec{j}+(a_1b_2 - a_2,b_1)\vec{k}$$
1.2 點積 Dot Product
叉積給出一個向量結果,但點積給出一個標量結果。
它將向量的相同方向投影的的長度相乘,因此使用$\cos{\theta}$將其中一個向量投影到另一個上。所以如果兩個向量成直角,那麼結果為零。點積更容易理解一些。
$$
\vec{a}\cdot \vec{b} = |\vec{a}||\vec{b}|\cos{\theta}
$$
2 實際應用
-
判斷兩個向量是否:
- 共線:$\vec{A}$=k*$\vec{B}$,其中k是一個標量;叉積是零向量(僅適用於三維空間);對應座標的比率相等。
- 垂直:點積為零。
-
計算點P線上段AB上的投影點C座標。
- 向量$\vec{AB}$,$\vec{AP}$,點積結果為D。$\vec{AB} \cdot \vec{AP}=D$
- 推導一下:$\vec{AB} \cdot \vec{AP}=|\vec{AB}| |\vec{AP}| \cos{\theta}=|\vec{AC}| |\vec{AB}| = D$ -> $D/|\vec{AB}| = |\vec{AC}|$
- 求比率:$k = |\vec{AC}|/|\vec{AB}| = D/{|\vec{AB}|^2}$
- 最終座標根據$A$和$k$可以求得:$C = A + k\vec{AB}$
-
如何驗證C是投影點:
- 驗證其共線性:$\vec{AC} = k \vec{AB}$或$\vec{AC} \times \vec{AB}=\vec{0}$
- 驗證垂直:$\vec{PC}\cdot \vec{AB} = 0$
-
如何計算點P到線AB的距離d
- 叉積的範數是由兩個向量張成的平行四邊形的面積$(\vec{AB} \times \vec{AP})$
- 基於幾何原理,這個面積也等於距離(高)乘以邊長 $d * |\vec{AB}|$
- 所以$d = |\vec{AB} \times \vec{AP}|/|\vec{AB}|$
3 程式碼實現
第一個版本程式碼,不用額外的庫,手搓一些Utility函式,透徹瞭解原理:
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
struct Point
{
double x, y, z;
// Overloading the multiplication operator
Point operator*(double k) const
{
return {k*x, k*y, k*z};
}
Point operator+(Point A) const
{
return {A.x + x, A.y + y, A.z + z};
}
bool operator==(Point A) const
{
if (A.x == x and A.y == y and A.z == z)
{
return true;
}
else
{
return false;
}
}
};
double dotProduct(Point A, Point B)
{
return A.x * B.x + A.y * B.y + A.z * B.z;
}
Point crossProduct(Point A, Point B)
{
return {A.y * B.z - A.z * B.y,
A.x * B.z - A.z * B.x,
A.x * B.y - A.y * B.x};
}
float calcNorm(Point A)
{
return sqrt(A.x * A.x + A.y * A.y + A.z * A.z);
}
Point calcProjection(Point A, Point B, Point P)
{
Point AB = {B.x - A.x, B.y - A.y, B.z - A.z};
Point AP = {P.x - A.x, P.y - A.y, P.z - A.z};
double dot_product = dotProduct(AB, AP);
double k = dot_product / dotProduct(AB, AB);
Point C = A + (AB * k);
return C;
}
bool verifyProjection(Point A, Point B, Point P, Point C)
{
Point AC = {C.x - A.x, C.y - A.y, C.z - A.z};
Point AB = {B.x - A.x, B.y - A.y, B.z - A.z};
Point PC = {C.x - P.x, C.y - P.y, C.z - P.z};
double dot_product = dotProduct(PC, AB);
Point cross_product = crossProduct(AC, AB);
Point zero_vec = {0, 0, 0};
if (dot_product == 0 and cross_product == zero_vec)
{
return true;
}
else
{
return false;
}
}
float calcDistance(Point A, Point B, Point P)
{
Point AB = {B.x - A.x, B.y - A.y, B.z - A.z};
Point AP = {P.x - A.x, P.y - A.y, P.z - A.z};
Point cross_product = crossProduct(AB, AP);
float area_parallelogram = calcNorm(cross_product);
return (area_parallelogram / calcNorm(AB));
}
int main()
{
// Line segment AB
Point A = {0, 0, 0};
Point B = {4, 0, 0};
// Point P
Point P = {5, 8, 0};
// Project P to AB and get point C
Point C = calcProjection(A, B, P);
cout << "Projection Point C: (" << C.x << ", " << C.y << ", " << C.z << ")" << endl;
if (verifyProjection(A, B, P, C))
{
cout << "Correct!" << endl;
}
else
{
cout << "Incorrect." << endl;
}
cout << "Distance from P to AB is: " << calcDistance(A, B, P) << endl;
return 0;
}
另外一個版本,透過使用Eigen庫來避免自己寫Utility函式,行數大大減少(君子生非異也,善假於物也。):
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace std;
using namespace Eigen;
Vector3d calcProjection(Vector3d A, Vector3d B, Vector3d P)
{
Vector3d AB = B - A;
Vector3d AP = P - A;
float AC_norm = AB.dot(AP) / AB.norm();
Vector3d C = A + AC_norm / AB.norm() * AB;
return C;
}
bool verifyProjection(Vector3d A, Vector3d B, Vector3d P, Vector3d C)
{
Vector3d AB = B - A;
Vector3d PC = P - C;
Vector3d AC = C - A;
Vector3d zero_vec = {0, 0, 0};
Vector3d cross_product = AB.cross(AC);
float dot_product = PC.dot(AB);
if (dot_product == 0 and cross_product == zero_vec)
{
return true;
}
else
{
return false;
}
}
float calcDistance(const Vector3d A, const Vector3d B, const Vector3d P)
{
Vector3d AB = B - A;
Vector3d AP = P - A;
Vector3d cross_product = AB.cross(AP);
float area_parallelogram = cross_product.norm();
return area_parallelogram / AB.norm();
}
int main()
{
Eigen::Vector3d A = {0, 0, 0};
Eigen::Vector3d B = {2, 0, 0};
Eigen::Vector3d P = {1, 3, 0};
Vector3d C = calcProjection(A, B, P);
cout << "Projection point is: " << C.x() << ", " << C.y() << ", " << C.z() << endl;
if (verifyProjection(A, B, P, C))
{
cout << "Verification passes!" << endl;
}
else
{
cout << "Verification failed." << endl;
}
cout << "Distance from P to AB is: " << calcDistance(A, B, P) << endl;
}
有問題歡迎一起評論交流,我會回覆或更新文章,謝謝!