最简单的方法，适用于所有类型的三角形，就是确定P点A点B点C点的角。如果任何一个角大于180.0度，那么它在外面，如果是180.0度，那么它在圆周上，如果acos欺骗了你，小于180.0度，那么它在里面。看一看理解http://math-physics-psychology.blogspot.hu/2015/01/earlish-determination-that-point-is.html

由andreasdr和Perro Azul发布的重心方法的c#版本。我添加了一个检查，当s和t有相反的符号(而且都不为零)时，放弃面积计算，因为潜在地避免三分之一的乘法成本似乎是合理的。

public static bool PointInTriangle(Point p, Point p0, Point p1, Point p2)
{
    var s = (p0.X - p2.X) * (p.Y - p2.Y) - (p0.Y - p2.Y) * (p.X - p2.X);
    var t = (p1.X - p0.X) * (p.Y - p0.Y) - (p1.Y - p0.Y) * (p.X - p0.X);

    if ((s < 0) != (t < 0) && s != 0 && t != 0)
        return false;

    var d = (p2.X - p1.X) * (p.Y - p1.Y) - (p2.Y - p1.Y) * (p.X - p1.X);
    return d == 0 || (d < 0) == (s + t <= 0);
}

2021年更新:这个版本正确处理任意一个缠绕方向(顺时针和逆时针)指定的三角形。请注意，对于恰好位于三角形边缘上的点，本页上的一些其他答案会给出不一致的结果，这取决于三角形三个点的排列顺序。这些点被认为是“在”三角形中，这段代码正确地返回true，而不管缠绕方向如何。

我要做的是预先计算三个面法线，

在三维中通过边向量和面法向量的叉乘得到。 通过简单地交换分量和负一个，

对于任意一条边的内/外都是边法线和点到点向量的点积，改变符号。重复其他两(或更多)面。

好处:

在同一个三角形上进行多点测试，很多都是预先计算好的。 早期拒签的常见情况是外分多内分。(如果点分布偏向一侧，可以先测试这一侧。)

老实说，这就像Simon P Steven的回答一样简单，但是用这种方法，你无法控制你是否想要包含三角形边缘上的点。

我的方法有点不同，但非常基本。考虑下面的三角形;

为了在三角形中有这个点我们必须满足三个条件

ACE角(绿色)应小于ACB角(红色) ECB角(蓝色)应小于ACB角(红色) 当点E和点C的x和y值应用于|AB|直线方程时，点E和点C的符号应该相同。

在此方法中，您可以完全控制单独包含或排除边缘上的点。所以你可以检查一个点是否在三角形中，例如，只包括|AC|边。

所以我的JavaScript解决方案是这样的;

function isInTriangle(t,p){ function isInBorder(a,b,c,p){ var m = (a.y - b.y) / (a.x - b.x); // calculate the slope return Math.sign(p.y - m*p.x + m*a.x - a.y) === Math.sign(c.y - m*c.x + m*a.x - a.y); } function findAngle(a,b,c){ // calculate the C angle from 3 points. var ca = Math.hypot(c.x-a.x, c.y-a.y), // ca edge length cb = Math.hypot(c.x-b.x, c.y-b.y), // cb edge length ab = Math.hypot(a.x-b.x, a.y-b.y); // ab edge length return Math.acos((ca*ca + cb*cb - ab*ab) / (2*ca*cb)); // return the C angle } var pas = t.slice(1) .map(tp => findAngle(p,tp,t[0])), // find the angle between (p,t[0]) with (t[1],t[0]) & (t[2],t[0]) ta = findAngle(t[1],t[2],t[0]); return pas[0] < ta && pas[1] < ta && isInBorder(t[1],t[2],t[0],p); } var triangle = [{x:3, y:4},{x:10, y:8},{x:6, y:10}], point1 = {x:3, y:9}, point2 = {x:7, y:9}; console.log(isInTriangle(triangle,point1)); console.log(isInTriangle(triangle,point2));

我在最后一次尝试谷歌和找到这个页面之前写了这段代码，所以我想我应该分享它。它基本上是Kisielewicz答案的优化版本。我也研究了重心法，但从维基百科的文章来看，我很难看出它是如何更有效的(我猜有一些更深层次的等价性)。不管怎样，这个算法的优点是不用除法;一个潜在的问题是边缘检测的行为取决于方向。

bool intpoint_inside_trigon(intPoint s, intPoint a, intPoint b, intPoint c)
{
    int as_x = s.x - a.x;
    int as_y = s.y - a.y;

    bool s_ab = (b.x - a.x) * as_y - (b.y - a.y) * as_x > 0;

    if ((c.x - a.x) * as_y - (c.y - a.y) * as_x > 0 == s_ab) 
        return false;
    if ((c.x - b.x) * (s.y - b.y) - (c.y - b.y)*(s.x - b.x) > 0 != s_ab) 
        return false;
    return true;
}

换句话说，思想是这样的:点s是在直线AB和直线AC的左边还是右边?如果是真的，它就不可能在里面。如果为假，则至少在“锥”内满足条件。现在，因为我们知道三角形(三角形)内的一个点必须与BC(以及CA)在AB的同一侧，我们检查它们是否不同。如果有，s就不可能在里面，否则s一定在里面。

计算中的一些关键字是线半平面和行列式(2x2叉乘)。也许一个更有教学意义的方法是将它看作是一个在AB、BC和CA的同一侧(左或右)的点。然而，上面的方法似乎更适合进行一些优化。

bool isInside( float x, float y, float x1, float y1, float x2, float y2, float x3, float y3 ) {
  float l1 = (x-x1)*(y3-y1) - (x3-x1)*(y-y1), 
    l2 = (x-x2)*(y1-y2) - (x1-x2)*(y-y2), 
    l3 = (x-x3)*(y2-y3) - (x2-x3)*(y-y3);
  return (l1>0 && l2>0  && l3>0) || (l1<0 && l2<0 && l3<0);
}

没有比这更有效率的了!三角形的每边都可以有独立的位置和方向，因此需要进行l1、l2和l3三个计算，每个计算需要进行2次乘法。一旦l1, l2和l3是已知的，结果只是一些基本的比较和布尔运算。