这段代码的目的是判断给定的三个点是否构成一个非退化的三角形，即这三个点不共线。下面是对这段代码的详细解题思路： 输入检查：函数solution接收一个列表points作为参数，这个列表包含三个子列表，每个子列表代表一个点的坐标（x, y）。 判断三点是否互不相同：首先，通过条件判断语句检查三个点是否互不相同。如果其中任意两个点相同，则直接返回False，因为相同的点不能构成三角形。 解构坐标：使用变量解构的方式，将三个点的坐标分别赋值给(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)。这样做可以方便后续的计算。 计算叉积，判断三点是否共线：接下来，使用叉积公式来判断这三个点是否共线。在二维平面上，三个点(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)是否共线可以通过计算向量(x2-x1, y2-y1)和(x3-x1, y3-y1)的叉积来判断。 叉积的计算公式为：(x2 - x1) * (y3 - y1) - (y2 - y1) * (x3 - x1)。 如果这个叉积的结果不为0，说明这两个向量不平行（即不共线），因此这三个点可以构成一个非退化的三角形，函数返回True。 如果叉积的结果为0，说明这两个向量平行（即共线），因此这三个点不能构成一个非退化的三角形，函数返回False。 测试用例：最后，通过几个测试用例来验证函数的正确性。[[1, 1], [2, 3], [3, 2]]：这三个点不共线，因此可以构成一个非退化的三角形，期望输出为True。 [[1, 1], [2, 2], [3, 3]]：这三个点共线，因此不能构成一个非退化的三角形，期望输出为False。 [[0, 0], [1, 1], [1, 0]]：这三个点不共线，因此可以构成一个非退化的三角形，期望输出为True。 综上所述，这段代码通过检查点的唯一性和计算叉积来判断给定的三个点是否可以构成一个非退化的三角形。 优化与扩展：
当前代码的核心已经是基于叉积判断三点是否共线的有效实现。以下是一些可能的优化与扩展思路：
- 输入验证：目前的代码假设输入始终符合预期格式，即
points列表包含三个子列表。若需要更健壮的代码，可能需要在函数开始时加入更多的输入验证，如检查points的长度是否为 3，子列表是否具有两个元素等。 - 处理浮点数：如果点的坐标包含浮点数，可能会遇到精度问题。为了避免精度误差，通常可以在计算时使用一些容差值（例如
abs(cross_product) < 1e-9）来判断叉积是否接近零。 - 向量运算扩展：如果需要进一步拓展，叉积的计算可以被替换为其他更复杂的几何运算，例如计算三个点的面积、凸包计算等。
时间与空间复杂度分析：
- 时间复杂度：这段代码的时间复杂度是 O(1) ，因为它仅涉及常数次的坐标提取、相等判断和叉积计算。
- 空间复杂度：空间复杂度也是 O(1) ，因为我们仅使用了有限的常量空间来存储点的坐标和计算结果。
通过以上详细分析，这段代码成功地利用叉积判断了三点是否共线，从而有效地判断它们是否能够构成一个非退化的三角形。代码结构简洁，思路清晰，能够处理二维平面上三点构成三角形的问题。
