课程链接: https://www.coursera.org/learn/geometric-algorithms
《几何算法》是一门由Coursera提供的高质量课程，专注于解决涉及几何形状及其属性的计算问题。在现代计算机科学的多个领域，如机器人、计算机图形学、虚拟现实和地理信息系统，空间数据的存储、分析和操作都扮演着至关重要的角色。本课程涵盖了从基础到高级的几何算法技术，内容丰富，实用性强。课程中，您将学习到：
1. 平面扫描算法：一种高效的线段交点检测方法，结合输入规模与输出规模进行优化。
2. Voronoi图与Delaunay三角网：介绍这些空间结构的性质及其构建算法，帮助理解空间分割和网格生成的核心思想。
3. 正交范围搜索：掌握KD树和范围树两种数据结构，提升多维空间范围查询的效率。
通过本课程，不仅可以提升算法设计能力，还能为实际的空间数据处理提供强大的技术支持。无论你是计算机科学的学生，还是从事相关工作的开发者，这门课程都值得一试。强烈推荐给希望深入理解几何空间算法的学习者！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/geometric-algorithms
在现代计算机科学的众多应用中，几何算法扮演着至关重要的角色。不论是机器人路径规划、计算机图形学、虚拟现实，还是地理信息系统，处理空间数据都离不开高效的几何算法。本次在Coursera平台推出的《几何算法》课程，系统讲解了几何问题的算法解决方案，适合计算机科学、软件开发和相关专业的学生及从业者学习。
课程内容丰富，涵盖了多个核心章节。首先介绍了平扫线算法（Plane Sweep Algorithm），讲解了如何利用该技术高效解决线段交点问题，兼顾输入与输出规模。接着深入Voronoi图和Delaunay三角剖分的概念与构建方法，通过随机增量构造算法，帮助学员理解复杂空间结构的构建与分析。最后，课程还涵盖了正交范围查询的问题，介绍了KD树和范围树两种数据结构，帮助理解多维空间中的快速查询技巧。
课程采用理论结合实际的教学方式，配以丰富的实例和算法分析，非常适合想深入理解空间算法的学习者。通过学习这门课程，你将掌握空间数据的高效存储与处理方法，提高在相关领域的技术水平。强烈推荐给对计算几何、图形学、GIS等方向感兴趣的朋友们！