经纬度轮廓缩放算法及NaN值问题排查
本文分析基于经纬度坐标的轮廓缩放算法，并解释代码中出现NaN (非数值) 结果的原因。该算法通过向量运算，根据给定的经纬度点集计算缩放后的坐标。
算法流程主要包含以下步骤：
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坐标转换: 使用
geoTransform.geographic2Mercator函数将经纬度坐标转换为墨卡托投影坐标，以便进行平面几何计算。 - 向量运算: 计算每个点与其相邻点的向量，利用向量加法和模长计算缩放后的向量（缩放比例为常数6）。通过向量叉乘判断角的类型（凹角或凸角），并相应调整向量方向。
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逆向转换: 使用
geoTransform.mercator2Geographic函数将缩放后的墨卡托坐标转换回经纬度坐标。
NaN值出现的原因：
算法出现NaN值的主要原因是除零错误。代码中，对于每个点，它计算与前一个点和后一个点的向量。如果首尾点坐标相同，则第一个点和最后一个点的向量计算将涉及自身，导致VectorUtil.norm函数计算向量模长时出现除以零的情况，从而产生NaN结果。
问题解决方法：
解决方法主要集中在避免除零错误上：
- 数据预处理: 在算法开始前，检查并去除输入经纬度点集中重复的首尾点。
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算法改进: 在
VectorUtil.norm函数或向量计算步骤中添加判断条件，避免对零向量进行模长计算。 例如，在计算模长前检查向量分量是否都为零。 -
代码审查: 仔细检查
geoTransform和VectorUtil两个自定义类，确保经纬度与墨卡托投影转换的准确性，以及向量运算的正确性。排除这两个类中可能存在的bug。
数值溢出的可能性较低，因为经纬度和墨卡托坐标的数值范围相对有限，除非geoTransform类存在导致坐标值异常增长的bug。
总结：
NaN结果的根本原因是算法逻辑中存在的除零错误，这与输入数据的特性和算法设计密切相关。通过数据预处理、算法改进和代码审查，可以有效避免该错误，确保算法的稳定性和可靠性。
