要將隨機化快速凸包算法擴展到高維空間的凸包問題，可以考慮以下幾個步驟：
高維點的表示：首先，需要確保算法能夠處理高維空間中的點集。這意味著在數據結構中，點的表示必須能夠支持多維度，例如使用一個數組或向量來表示每個點的坐標。
隨機選擇樞紐點：在高維空間中，隨機選擇樞紐點的過程仍然是關鍵。可以使用類似於二維情況下的隨機選擇方法，但需要考慮到高維空間的特性，例如使用隨機投影來降低維度，然後再進行樞紐點的選擇。
劃分子問題：在高維空間中，劃分子問題的過程需要根據高維超平面進行。可以使用超平面來劃分點集，並確保每個子問題的邊界是正確的。這可能需要使用高維幾何的知識來確定哪些點在超平面的一側。
高效的射線查詢：在高維空間中，射線查詢的實現需要進行調整。可以考慮使用KD樹或其他空間劃分數據結構來加速查詢過程，這樣可以在高維空間中更快地找到與射線相交的邊界點。
性能分析：最後，對於高維空間的算法性能分析需要考慮到維度的影響。高維空間中的計算複雜度通常會隨著維度的增加而增加，因此需要對算法的時間和空間複雜度進行詳細的分析。
通過這些步驟，可以將隨機化快速凸包算法擴展到高維空間的凸包問題，並保持其輸出敏感性和隨機化的優勢。