【CGAL學習筆記】--Kernel介紹

  本人接觸CGAL已經有兩年多了，但在工做中用到的不是不少，且只是用其中一個小小的功能，因此也沒有過多的關注Kernel的組成，但在最近的項目中，由於調用了大量CGAL中的函數，每個函數用到的Kernel不相同，好比，都是Point_2，有的用Exact_predicates_exact_constructions，有的是用Cartesian<double>,因此凸顯出了不少知識結構方面的問題，本文中，主要介紹最基礎的Kernel模塊。（若有不一樣看法，歡迎下方評論）
  爲何要先介紹Kernel，緣由很簡單，由於這裏面隱藏着計算幾何中一個大坑--精度問題，舉個例子，1.0 + 1.0 = 2.0，從人腦的角度來看，沒毛病，但在計算機內部，這就是很大的問題，由於會牽扯到一個叫作「浮點精度」的問題，在計算機內部，1.0可能不是1.0，而是0.99999或者1.00001，因此，0.99999 + 0.99999 != 2.0，因此這就要求咱們在進行C/C++寫程序時，要避免出現 A == B 這種式子，若要實現此功能，能夠使用 abs(A - B) < 0.001，這樣的話，就能夠有效的避免浮點精度產生的問題，而Kernel的選擇，也與此有關。
  Kernel包含基本的幾何對象（點、線、面等）以及對這些對象的操做，這些對象被實現成基本的類，從而加強靈活性與適用性。但在目前的使用過程當中，最爲突出的或者是惟一感到差異的就是幾何對象的精度。
  先介紹下最經常使用（目前接觸到的）的幾個Kernel:

• CGAL::Simple_cartesian<double>--最容易理解的Kernel,能夠簡單的理解爲數據精度爲double,固然也能夠設置爲float
• CGAL::Exact_predicates_exact_constructions_kernel--精確謂詞，精確構造的內核，通俗的說能夠精確的生成幾何對象，能夠提供精確的計算，換句話說，就是精度最高。
• CGAL::Exact_predicates_inexact_constructions_kernel--精確謂詞，不精確的構造內核，簡單講就是生成的幾何對象存在舍入偏差，就是精度挺高，但在處理的時候精度有所下降。

  對比這三種Kernal，核心點就是精度與效率的平衡，精度越高，效率就越低，反之，效率也就越高。但從介紹看，雲裏霧裏，也只能在使用中進行體現了。固然，CGAL中還提供了其他的Kernel，可是目前尚未接觸到，因此在本文中不作介紹。