python实现扫描线填充算法，可以画凹多边形，采用matplotlib模块绘制图形

import matplotlib.pyplot as plt

# 多边形顶点数
POINTNUM = 5
# 分辨率
LENGTH = 600

fig = plt.figure（“扫面线填充算法“ figsize=（6 6））
ax = fig.add_subplot（1 1 1）
ax.axis（[0 LENGTH 0 LENGTH]）


# 定义边的结构
class XET:
    def __init__（self x=0.0 dx=0.0 ymax=0）:
        self.x = x
        self.dx = dx
        self.ymax = ymax
        self.next = None


class Point:
    def __init__（self x y）:
        self.x = x
        self.y = y


points = [None] * POINTNUM


def polyScan（）:
    MaxY = 0
    MinY = LENGTH
    for i in range（POINTNUM）:
        if points[i].y > MaxY:
            MaxY = points[i].y
        if points[i].y < MinY:
            MinY = points[i].y
    # 初始化AET表
    AET = XET（）
    # 初始化NET表
    NET = [None] * LENGTH
    for i in range（MaxY + 1）:
        NET[i] = XET（）
    # 扫描并建立NET表
    for i in range（MaxY + 1）:
        for j in range（POINTNUM）:
            if points[j].y == i:
                # 一个点跟前面的一个点形成一条线段，跟后面的点也形成线段
                # 如果points[j].y较小就加入
                if points[（j - 1 + POINTNUM） % POINTNUM].y > points[j].y:
                    p = XET（）
                    p.x = points[j].x
                    p.ymax = points[（j - 1 + POINTNUM） % POINTNUM].y
                    p.dx = （points[（j - 1 + POINTNUM） % POINTNUM].x - points[j].x） / （
                                points[（j - 1 + POINTNUM） % POINTNUM].y - points[j].y）
                    p.next = NET[i].next
                    NET[i].next = p

                if points[（j + 1 + POINTNUM） % POINTNUM].y > points[j].y:
                    p = XET（）
                    p.x = points[j].x
                    p.ymax = points[（j + 1 + POINTNUM） % POINTNUM].y
                    p.dx = （points[（j + 1 + POINTNUM） % POINTNUM].x - points