Boost Polygon 的用途是什么？
What is the utility of Boost Polygon?
这是关于 Boost Polygon 的问题（不是关于 Boost Geometry）
最近我在尝试玩一些几何多边形结构。自 Boost Geometry (a different library which also deals with polygons) is not working circumstantially in Boost 1.58 I though I would give a try to Boost Polygon.
在尝试了解该库但未获得预期结果后，我发现该库仅适用于整数坐标。起初我认为这是输入限制，但实际上所有内部操作和输出都是整数，这使得所有输出都非常古怪，例如多边形的交点略微变形（因为顶点坐标必须是整数）。
引自主页（强调我的）：
The coordinate data type is a template parameter of all data types and
algorithms provided by the library, and is expected to be integral.
Floating point coordinate data types are not supported by the
algorithms implemented in the library due to the fact that the (sic)
achieving floating point robustness implies a different set of
algorithms and generally platform specific assumptions about floating
point representations.
起初我认为这是精确表示和不精确表示之间的问题，所以我试图让它与 rational (Boost Rational) 类型一起工作（我想出了一个包装器 rational class 来使其编译）但实际上整数坐标是一个严格的要求（代码中有部分实际加减一个来构造中间结果）。
回到整数，我不得不使坐标非常大（以整数表示）以使这个离散性问题消失。换句话说，我必须来回规范化所有内容。嗯，到头来也没有我原先想的那么好用和方便。
我是否遗漏了一些关于使用该库的重要信息？
这个库是用来解决 "pixelated" 问题的吗？如果坐标限制为整数有什么用？
想法是将坐标缩放到非常大的数字，然后稍后将结果重新归一化以用于几何应用吗？
我知道使用浮点数的计算几何非常痛苦，但是为什么这个库甚至不尝试与精确的有理数兼容？
有真实的使用示例吗？（手册不善于举例）有人在实际使用这个库吗？
奖金问题：这是一个废弃的图书馆吗？
这是一个从整数坐标看库行为的例子：
这是一个整数多边形的例子，如果我用小数字来表示坐标，结果甚至在几何上都不一致。 （两个多边形分别是polygon(-2,0)(2,-2)(6,4)(0,2)和polygon(-5,0)(-1,-2)(3,4)(-3,2)）
（请注意所有结果的偏差。）
但是当我将多边形缩放为具有大整数坐标时，结果会变得更加精确（这两个多边形是 polygon(-200,0)(200,-200)(600,400)(0,200) 和 polygon(-500,0)(-100,-200)(300,400)(-300,200)，上面两个的缩放版本。）：
编辑：我学到了更多的计算几何，显然计算几何的鲁棒性是一个非常困难的问题。其中一种策略是使用整数运算。看起来 Boost.Polygon 采用了这种方法。连续 space 中的问题应适当缩放。
没有被遗弃
是的，它被（很多）人使用。
它所做的一件事似乎拥有坚实的用户群，例如Voronoi 图和相关算法。你也可以在 SO 上找到很多关于它的问题，所以你可以去看看他们用它做什么。
加分回答
您甚至可以使用
组合库
#include <boost/geometry/geometries/adapted/boost_polygon.hpp>
由于接受的答案已有 6 年历史，我认为值得指出的是，虽然图书馆并未完全废弃，但它肯定会朝着那个方向发展，并且坚定地处于维护模式。
在撰写本文时，最近的合并拉取请求已超过 1 年。
Boost 多边形对于半导体制造中的 VLSI（超大规模集成）布局非常有用。在 boost polygon 页面上甚至有一个 example。它对曼哈顿几何具有极佳的性能，并且整数类型足够精确，可以在几分之一纳米内表示芯片设计。整数很重要，因为您需要在整个芯片设计范围内保持一致的精度，而随着数字变大，浮点数的精度会降低。
它是英特尔开发的，至今仍在使用。
https://www.youtube.com/watch?v=6MGLiIwc1_0&t=205s&ab_channel=nerd_mmccoo
这是关于 Boost Polygon 的问题（不是关于 Boost Geometry）
最近我在尝试玩一些几何多边形结构。自 Boost Geometry (a different library which also deals with polygons) is not working circumstantially in Boost 1.58 I though I would give a try to Boost Polygon.
在尝试了解该库但未获得预期结果后，我发现该库仅适用于整数坐标。起初我认为这是输入限制，但实际上所有内部操作和输出都是整数，这使得所有输出都非常古怪，例如多边形的交点略微变形（因为顶点坐标必须是整数）。
引自主页（强调我的）：
The coordinate data type is a template parameter of all data types and algorithms provided by the library, and is expected to be integral. Floating point coordinate data types are not supported by the algorithms implemented in the library due to the fact that the (sic) achieving floating point robustness implies a different set of algorithms and generally platform specific assumptions about floating point representations.
起初我认为这是精确表示和不精确表示之间的问题，所以我试图让它与 rational (Boost Rational) 类型一起工作（我想出了一个包装器 rational class 来使其编译）但实际上整数坐标是一个严格的要求（代码中有部分实际加减一个来构造中间结果）。
回到整数，我不得不使坐标非常大（以整数表示）以使这个离散性问题消失。换句话说，我必须来回规范化所有内容。嗯，到头来也没有我原先想的那么好用和方便。
我是否遗漏了一些关于使用该库的重要信息？
这个库是用来解决 "pixelated" 问题的吗？如果坐标限制为整数有什么用？
想法是将坐标缩放到非常大的数字，然后稍后将结果重新归一化以用于几何应用吗？
我知道使用浮点数的计算几何非常痛苦，但是为什么这个库甚至不尝试与精确的有理数兼容？
有真实的使用示例吗？（手册不善于举例）有人在实际使用这个库吗？
奖金问题：这是一个废弃的图书馆吗？
这是一个从整数坐标看库行为的例子：
这是一个整数多边形的例子，如果我用小数字来表示坐标，结果甚至在几何上都不一致。 （两个多边形分别是polygon(-2,0)(2,-2)(6,4)(0,2)和polygon(-5,0)(-1,-2)(3,4)(-3,2)）
（请注意所有结果的偏差。）
但是当我将多边形缩放为具有大整数坐标时，结果会变得更加精确（这两个多边形是 polygon(-200,0)(200,-200)(600,400)(0,200) 和 polygon(-500,0)(-100,-200)(300,400)(-300,200)，上面两个的缩放版本。）：
编辑：我学到了更多的计算几何，显然计算几何的鲁棒性是一个非常困难的问题。其中一种策略是使用整数运算。看起来 Boost.Polygon 采用了这种方法。连续 space 中的问题应适当缩放。
没有被遗弃
是的，它被（很多）人使用。
它所做的一件事似乎拥有坚实的用户群，例如Voronoi 图和相关算法。你也可以在 SO 上找到很多关于它的问题，所以你可以去看看他们用它做什么。
加分回答
您甚至可以使用
组合库#include <boost/geometry/geometries/adapted/boost_polygon.hpp>
由于接受的答案已有 6 年历史，我认为值得指出的是，虽然图书馆并未完全废弃，但它肯定会朝着那个方向发展，并且坚定地处于维护模式。
在撰写本文时，最近的合并拉取请求已超过 1 年。
Boost 多边形对于半导体制造中的 VLSI（超大规模集成）布局非常有用。在 boost polygon 页面上甚至有一个 example。它对曼哈顿几何具有极佳的性能，并且整数类型足够精确，可以在几分之一纳米内表示芯片设计。整数很重要，因为您需要在整个芯片设计范围内保持一致的精度，而随着数字变大，浮点数的精度会降低。
它是英特尔开发的，至今仍在使用。
https://www.youtube.com/watch?v=6MGLiIwc1_0&t=205s&ab_channel=nerd_mmccoo