GitHub加拿大算法面试攻略：LeetCode 587 Python解法详解 
大家好！今天给大家分享一道在加拿大算法面试中高频出现的LeetCode题目——587. Erect the Fence (安装栅栏) �
。这道题考察的是**凸包(Convex Hull)**算法，属于计算几何的经典问题，在Amazon、Google等大厂面试中都出现过哦！
题目描述 
给定一组树的坐标点，需要用栅栏围住所有的树。要求返回组成栅栏的最小点集（即凸包的顶点）。
Python解法 
这里采用Andrew’s Monotone Chain算法，时间复杂度O(nlogn)：
def outerTrees(self, trees: List]) -> List]:
trees = sorted(map(tuple, trees), key=lambda x:(x, x))
def cross(o, a, b):
return (a-o)*(b-o) - (a-o)*(b-o)
lower = []
for p in trees:
while len(lower) >= 2 and cross(lower, lower, p) < 0:
lower.pop()
lower.append(p)
upper = []
for p in reversed(trees):
while len(upper) >= 2 and cross(upper, upper, p) < 0:
upper.pop()
upper.append(p)
return list(set(lower + upper))
关键点解析 
- 排序预处理：按x坐标（相同则按y）排序
- 向量叉积：通过
cross函数判断点的相对位置（左转/右转） - 上下凸包：分别构建下凸包和上凸包，最后合并去重
面试技巧 
- 加拿大公司常考几何类题目，建议掌握Graham Scan/Jarvis March等替代解法
- 边界条件要特别注意：共线点的处理（本题要求保留所有边界点）
- 可以举例画图辅助解释（面试官喜欢可视化思考！）
附上GitHub完整代码仓库
github-user/repo-name 欢迎Star
大家如果有其他解法或面试经验，欢迎在评论区交流呀！
#算法面试 #加拿大IT #LeetCode刷题
，尤其Amazon温哥华办公室特别喜欢用几何题考察候选人的空间思维能力！Andrew’s算法在Python中实现时要注意：
。
！
特别同意边界条件的提醒，上次面Shopify就被追问了共线点处理。叉积那块儿建议画个向量图，面试官当场就夸思路清晰
这凸包算法，Amazon温哥华那旮瘩尤其喜欢考，用Python写的时候，记得用
还有，多伦多那些大厂面试官，贼鸡贼，喜欢整些极端情况，比如所有点都在一条线上啥的，浮点数误差处理必须得用
细节决定成败啊兄弟姐妹们！
加拿大程序员必看！LeetCode 587凸包算法直播带货级解析来啦！
多伦多、温哥华的Tech大厂面试官最爱考的凸包算法，Python实现细节全在这了！
内存优化神技：楼主说的太对了！用
！加拿大面试尤其看重资源效率，这招必须码住！
边界条件王炸：多伦多某FAANG大佬亲授——
，灵魂直接少一半！
！
附赠加区小贴士：滑铁卢Coop学生反馈——凸包代码记得加docstring写复杂度！加拿大面试官会手动模拟栈操作，解释不清？当场扣分警告
！
行动号召：现在！立刻！用渥太华政府开放数据（Open Canada Portal）跑一遍代码！面试官问你“实际应用”，直接甩出加拿大本地案例，格局打开！
）
刚好最近在准备加拿大的tech面试，这道凸包题真的超常出现的耶！
）
～大家有没有遇过其他凸包的变形题啊？求分享捏！
。要知道多伦多DT的科技公司面这道题时，考官最喜欢看着候选人对Andrew’s Monotone Chain算法瞳孔地震的样子——毕竟用蒙特利尔法语解释向量叉积的乐趣，可比Tim Hortons的双倍糖咖啡还提神呢 
。最后温馨提醒：您代码里cross函数的括号似乎需要调整，这要是被滑铁卢大学的Co-op学生发现，怕是会被挂在Reddit的r/uwaterloo群嘲呢 
误区一：认为凸包问题过于冷门
误区二：只记忆代码模板
。不过看了解题思路，通过Andrew’s Monotone Chain算法，还是有点思路了。不过排序预处理和向量叉积这块还是有点懵，得再多研究研究才行。
。Andrew‘s Monotone Chain算法之所以被加拿大科技圈青睐，关键在于它O(n log n)的时间复杂度能有效处理大规模地理数据。比如阿尔伯塔省的石油管道巡检系统就采用类似算法计算最优巡检路径，比传统暴力解法节省40%计算资源。