CGAL : hausdorff距离错误分配

CGAL是计算几何算法库（Computational Geometry Algorithms Library）的缩写，是一个开源的C++库，用于解决各种计算几何问题。它提供了一系列高效、可靠的算法和数据结构，用于处理点、线、多边形、曲线、曲面等几何对象。

Hausdorff距离是一种用于度量两个非空子集之间的相似度的指标。它衡量了两个子集之间的最大距离，即一个子集中的每个点到另一个子集的最短距离的最大值。Hausdorff距离常用于图像处理、模式识别、计算机视觉等领域。

CGAL库中提供了计算Hausdorff距离的算法。通过使用CGAL库，开发人员可以轻松地计算两个几何对象之间的Hausdorff距离，从而评估它们之间的相似度或差异。

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