以下是基于上述答案的swift 3.0解决方案:

    for (i, point) in allPoints.enumerated() {
        let nextPoint = i == allPoints.count - 1 ? allPoints[0] : allPoints[i+1]
        signedArea += (point.x * nextPoint.y - nextPoint.x * point.y)
    }

    let clockwise  = signedArea < 0

另一个解决方案是;

const isClockwise = (vertices=[]) => {
    const len = vertices.length;
    const sum = vertices.map(({x, y}, index) => {
        let nextIndex = index + 1;
        if (nextIndex === len) nextIndex = 0;

        return {
            x1: x,
            x2: vertices[nextIndex].x,
            y1: x,
            y2: vertices[nextIndex].x
        }
    }).map(({ x1, x2, y1, y2}) => ((x2 - x1) * (y1 + y2))).reduce((a, b) => a + b);

    if (sum > -1) return true;
    if (sum < 0) return false;
}

把所有的顶点作为一个数组;

const vertices = [{x: 5, y: 0}, {x: 6, y: 4}, {x: 4, y: 5}, {x: 1, y: 5}, {x: 1, y: 0}];
isClockwise(vertices);

The cross product measures the degree of perpendicular-ness of two vectors. Imagine that each edge of your polygon is a vector in the x-y plane of a three-dimensional (3-D) xyz space. Then the cross product of two successive edges is a vector in the z-direction, (positive z-direction if the second segment is clockwise, minus z-direction if it's counter-clockwise). The magnitude of this vector is proportional to the sine of the angle between the two original edges, so it reaches a maximum when they are perpendicular, and tapers off to disappear when the edges are collinear (parallel).

因此，对于多边形的每个顶点(点)，计算两条相邻边的叉乘大小:

Using your data:
point[0] = (5, 0)
point[1] = (6, 4)
point[2] = (4, 5)
point[3] = (1, 5)
point[4] = (1, 0)

把边连续地标为 edgeA是从point0到point1的段 点1到点2之间的edgeB .．. edgeE在point4和point0之间。

那么顶点A (point0)在两者之间 edgeE[从点4到点0] 从point0到' point1'

这两条边本身就是向量，它们的x坐标和y坐标可以通过减去它们的起点和终点的坐标来确定:

edgeE = point0 - point4 = (1,0) - (5,0) = (- 4,0) and edgeA = point1 - point0 = (6,4) - (1,0) = (5,4) and

这两个相邻边的外积是用下面矩阵的行列式来计算的，这个矩阵是通过将两个向量的坐标放在表示三个坐标轴的符号(i, j， & k)下面来构造的。第三个(零)值坐标在那里，因为外积概念是一个三维结构，所以我们将这些2-D向量扩展到3-D，以便应用外积:

 i    j    k 
-4    0    0
 1    4    0    

假设所有的叉乘都产生一个垂直于两个向量相乘平面的向量，上面矩阵的行列式只有一个k(或z轴)分量。 计算k轴或z轴分量大小的公式为 A1 *b2 - a2*b1 = -4* 4 - 0* 1 = -16

这个值的大小(-16)是两个原始向量夹角的正弦值，乘以两个向量大小的乘积。 实际上，它值的另一个公式是 A X B(叉乘)= |A| * |B| * sin(AB)。

为了得到角度的大小你需要用这个值(-16)除以两个向量大小的乘积。

|A| * |B| = 4 *根号(17)= 16.4924…

所以sin(AB) = -16 / 16.4924 = -.97014…

这是一个度量顶点后的下一段是否向左或向右弯曲，以及弯曲的程度。不需要取arcsin函数。我们只关心它的大小，当然还有它的符号(正的还是负的)!

对闭合路径周围的其他4个点都这样做，并将每个顶点的计算值相加。

如果最终的和是正的，就顺时针，负的，逆时针。

从其中一个顶点开始，计算每条边对应的角度。

第一个和最后一个将是零(所以跳过它们);对于其余部分，角度的正弦值将由归一化与(点[n]-点[0])和(点[n-1]-点[0])的单位长度的叉乘给出。

如果这些值的和是正的，那么你的多边形是逆时针方向绘制的。

一个计算上更简单的方法，如果你已经知道多边形内的一个点:

从原始多边形中选择任意线段，按此顺序选择点及其坐标。 加上一个已知的“内部”点，形成一个三角形。 根据以上三点计算CW或CCW。

在测试了几个不可靠的实现之后，在CW/CCW方向方面提供令人满意结果的算法是由OP在这个线程(shoelace_formula_3)中发布的算法。

与往常一样，正数表示CW方向，而负数表示CCW方向。