经典的Douglas-Peucker算法（简称DP法）描述如下：
（1）在曲线首尾两点A，B之间连接一条直线AB，该直线为曲线的弦；
（2）得到曲线上离该直线段距离最大的点C，计算其与AB的距离d；
（3）比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小，如果小于threshold，则该直线段作为曲线的近似，该段曲线处理完毕。
（4）如果距离大于阈值，则用C将曲线分为两段AC和BC，并分别对两段取信进行1~3的处理。
（5）当所有曲线都处理完毕时，依次连接各个分割点形成的折线，即可以作为曲线的近似
2.算法分析
①显然，整个过程是一个迭代过程，第四步时迭代，再次回到第一步。
②由于计算开方耗时，所以直接取d²作为评判值更加方便。
③DP法一般是化简一条曲线，本次化简的是多边形，实质是一条首尾相连的多边形，意味着曲线首尾两点的坐标相等。如果两点坐标相等，则第二步计算距离时会出现分母为0的问题。因此要换一个就近的点。
3.算法实现
①计算某点到已知两点的距离。
// 计算一点到一条直线（已知两点）的距离 double disP2L(CMyPoint* first, CMyPoint* last, CMyPoint* third) //first和last分别为线的两端，third是第三点 //CMyPoint是点的类型，可以换成CPoint { double x0 = first->Getx(); double y0 = first->Gety(); double x1 = last->Getx(); double y1 = last->Gety(); double x = third->Getx(); double y = third->Gety(); //diSquare是d²，不开方，耗时更短。 double disSuqare = ((y0 - y1)*x + (x1 - x0)*y + (x0*y1 - x1*y0))*((y0 - y1)*x + (x1 - x0)*y + (x0*y1 - x1*y0)) / ((x1 - x0)*(x1 - x0) + (y1 - y0)*(y1 - y0)); return disSuqare; }