凸包 - 高维(20D)

凸包问题是计算一个点集的最小凸多边形的问题。在高维情况下，我们可以使用快速凸包算法来解决这个问题。

下面是一个使用Python的示例代码：

import numpy as np
from scipy.spatial import ConvexHull

# 生成一个20维的随机点集
points = np.random.rand(100, 20)

# 计算凸包
hull = ConvexHull(points)

# 获取凸包的顶点
convex_points = hull.points[hull.vertices]

# 打印凸包的顶点
print(convex_points)

在这个示例中，我们使用numpy库生成了一个随机的20维点集，然后使用scipy.spatial.ConvexHull函数计算了凸包。最后，我们通过hull.vertices获取了凸包的顶点，并打印出来。

请注意，这个示例代码需要安装numpy和scipy库。你可以使用pip来安装它们：

pip install numpy scipy

希望这个示例能够帮助到你！