前言

我总结了一下向量点乘,叉乘的概念,以及他们的应用及相关C++代码的实现。blog

这类问题也是技术面试经常碰到的,一次研究透了会有收获。

1 向量

向量具有大小方向

共线向量:两个平行的向量为共线向量。

1.1 叉积 Cross Product

\[\vec{a}\times\vec{b}=|\vec{a}||\vec{b}|\sin{\theta}\vec{n}
\]

\(\theta\)是两个向量之间的角度,\(\vec{n}\)是与两个向量都垂直的单位向量,方向遵循右手定则(右手食指从\(\vec{a}\)划到\(\vec{b}\),大拇指的方向)。

两个向量的叉积结果是一个与两者都垂直的向量。叉积的幅度值大小等于由这两个向量为边组成的平行四边形的面积。当两个向量垂直时,大小也达到最大,及矩形的面积。(这个特性决定了他可以用来计算空间中一个点到一个直线的距离,利用几何中平行四边形的面积同时等于底乘高,后面会介绍。)

三维空间中,叉积的结果也可以用3x3矩阵的行列式表示。

\[\vec{a}\times \vec{b}=\det(\vec{i},\vec{j},\vec{k};a_1,a_2,a_3;b_1,b_2,b_3)\\
=(a_2b_3 - a_3,b_2)\vec{i}+(a_3b_1 - a_1,b_3)\vec{j}+(a_1b_2 - a_2,b_1)\vec{k}\]

1.2 点积 Dot Product

叉积给出一个向量结果,但点积给出一个标量结果。

它将向量的相同方向投影的的长度相乘,因此使用\(\cos{\theta}\)将其中一个向量投影到另一个上。所以如果两个向量成直角,那么结果为零。点积更容易理解一些。

\[\vec{a}\cdot \vec{b} = |\vec{a}||\vec{b}|\cos{\theta}
\]

2 实际应用

  1. 判断两个向量是否:

    1. 共线:\(\vec{A}\)=k*\(\vec{B}\),其中k是一个标量;叉积是零向量(仅适用于三维空间);对应坐标的比率相等。
    2. 垂直:点积为零。
  2. 计算点P在线段AB上的投影点C坐标。

    1. 向量\(\vec{AB}\),\(\vec{AP}\),点积结果为D。\(\vec{AB} \cdot \vec{AP}=D\)
    2. 推导一下:\(\vec{AB} \cdot \vec{AP}=|\vec{AB}| |\vec{AP}| \cos{\theta}=|\vec{AC}| |\vec{AB}| = D\) -> \(D/|\vec{AB}| = |\vec{AC}|\)
    3. 求比率:\(k = |\vec{AC}|/|\vec{AB}| = D/{|\vec{AB}|^2}\)
    4. 最终坐标根据\(A\)和\(k\)可以求得:\(C = A + k\vec{AB}\)
  3. 如何验证C是投影点:

    1. 验证其共线性:\(\vec{AC} = k \vec{AB}\)或\(\vec{AC} \times \vec{AB}=\vec{0}\)
    2. 验证垂直:\(\vec{PC}\cdot \vec{AB} = 0\)
  4. 如何计算点P到线AB的距离d

    1. 叉积的范数是由两个向量张成的平行四边形的面积\((\vec{AB} \times \vec{AP})\)
    2. 基于几何原理,这个面积也等于距离(高)乘以边长 \(d * |\vec{AB}|\)
    3. 所以\(d = |\vec{AB} \times \vec{AP}|/|\vec{AB}|\)

3 代码实现

第一个版本代码,不用额外的库,手搓一些Utility函数,透彻了解原理:

#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;
}

另外一个版本,通过使用Eigen库来避免自己写Utility函数,行数大大减少(君子生非异也,善假于物也。):

#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;
}

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