随着计算机技术的发展，二维数据点凸包问题的解决变得越发重要。凸包问题主要涉及到计算机图形学、计算几何、计算机视觉等领域，其算法的优化也成为了各领域专家们共同关注的研究方向。

C++是一门高效、快速的计算机语言，使用C++语言编写凸包算法可以有效提高其性能和可靠性。下面我们来了解一下如何使用C++计算二维数据点的凸包。

凸包问题主要是寻找一组点集中的外壳，使得所有的点都位于凸壳的内部，而凸壳上的点之间互相连通。凸包问题的求解可以用多种算法实现，其中基于 Graham扫描算法的凸包问题解法被广泛使用。

Graham扫描算法的基本思路是先选出一个横坐标最小的点作为起点，将所有点按照与起点的极角大小排序，排序后采用栈的方式依次加入点。如果当前加入的点能够形成左拐曲线，则将其加入栈中，否则就退栈直到栈顶的点形成左拐曲线为止，这个点就被认为是一个凸包上的点。最后将所有凸包上的点放在一个数组中，该数组就是这个点集的凸包。

以下是C++实现Graham扫描算法求解二维数据点的凸包的代码示例：

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct Point
  int x;
//求两点之间的距离
int distSq(Point p1, Point p2)
{
  return (p1.x - p2.x) * (p1.x - p2.x) +
      (p1.y - p2.y) * (p1.y - p2.y);
}
//用于查找下一个点
int orientation(Point p, Point q, Point r)
{
  int val = (q.y - p.y) * (r.x - q.x) -
       (q.x - p.x) * (r.y - q.y);
  if (val == 0) return 0; // 靠线上
  return (val > 0)? 1: 2; // 按逆时针顺序
}
// 根据下一个点查找之前的点是否需要弹出
void convexHull(Point points[], int n)
{
  // 至少包含3个点
  if (n < 3) return;
  // 初始化结果
  vector<Point> hull;
  // 查找最左下角的点
  int l = 0;
  for (int i = 1; i < n; i++)
    if (points[i].x < points[l].x)
      l = i;
  // 开始遍历
  int p = l, q;
  do
  {
    hull.push_back(points[p]);
    // 查找下一个点
    q = (p+1)%n;
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
      // 如果q点与 i点在一个方向上，则更新q
      if (orientation(points[p], points[i], points[q]) == 2)
        q = i;
    }
    // 下一个点为q，设置新p和q
    p = q;
  } while (p != l); // 当出现无法形成凸包时结束（一个圆）
  // 将凸包的点放入结果
  for (int i = 0; i < hull.size(); i++)
    cout << "(" << hull[i].x << ", " << hull[i].y << ")\n";
}
int main()
{
  Point points[] = { 3, 2, 2, 0, 0,
            3};
  int n = sizeof(points)/sizeof(points[0]);
  convexHull(points, n);
  return 0;
}

通过这段代码，就可以使用C++来计算二维数据点的凸包了。凸包问题是一种非常重要的算法，应用广泛，掌握它的解决方法也是计算机编程领域中必备的知识点之一。

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