直接比较距离平方是最常用、最安全的做法,即判断 (x - cx) (x - cx) + (y - cy) (y - cy)
用
std::hypot或手动平方和判断点是否在圆内直接比较距离平方是最常用、最安全的做法,避免开方运算和浮点误差放大。圆心为
(cx, cy),半径为r,待测点为(x, y),只需判断:(x - cx) * (x - cx) + (y - cy) * (y - cy) 。
注意用而不是,否则点恰好落在圆周上会被误判为“不在圆内”。
如果必须用欧氏距离(比如需要真实距离值),可用std::hypot(x - cx, y - cy),它比sqrt(pow(...))更数值稳定,尤其对大数或小数。整数坐标下避免
double隐式转换导致精度丢失当所有坐标和半径都是
int类型时,直接写pow(x - cx, 2)会先转成double再计算,可能因pow的浮点实现引入微小误差,导致边界点判断出错。
应改用显式整数乘法:
– 不要用:pow(x - cx, 2) + pow(y - cy, 2)
– 要用:(x - cx) * (x - cx) + (y - cy) * (y - cy)
若r是unsigned int,注意r * r可能溢出,必要时升级为long long或使用1LL * r * r。处理浮点坐标的常见坑:NaN 和无穷大
若输入坐标是
float或double,且可能来自用户输入、传感器或文件解析,需防NaN或inf导致比较失效(例如NaN 恒为false)。
建议前置检查:
– 用std::isnan(x) || std::isnan(y) || std::isnan(cx) || std::isnan(cy) || std::isnan(r)
– 或用!std::isfinite(x) || !std::isfinite(y) || ...
一旦发现非有限值,应明确返回false或抛异常,不要让它进入距离计算分支。性能敏感场景:批量判断时可向量化或提前拒绝
若要判断成百上千个点是否在同一个圆内,可考虑:
– 先用轴对齐包围盒(AABB)快速剔除:若x cx + r || y cy + r,直接跳过距离计算
– 多点连续存储时,现代编译器常能自动向量化平方和计算,但需确保数据对齐、无别名;手动 SIMD(如 AVX2)收益明显,但仅当问题规模真正大时才值得投入
– 圆半径极小(如像素级)时,整数坐标下用查表或位运算优化反而更慢,别过早优化立即学习“C++免费学习笔记(深入)”;
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