3维空间的最近对问题，3维空间里的两个点p1(x1,x2,x3)和p2(y1,y2,y3) 欧几里得距离，设计蛮力算法求3维空间最近的点对，并分析时间性能 C++

在三维空间中，要寻找两点之间的最近距离，可以使用欧氏距离公式。假设我们有两个点P1(x1, y1, z1) 和 P2(x2, y2, z2)，它们之间的欧氏距离 D 可以用下面的公式计算：

\[ D = \sqrt{(x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2 + (z2 - z1)^2} \]

你可以使用蛮力算法（也叫暴力搜索），遍历所有可能的点对（在这个问题中，由于是在三维空间，所以是所有的点P1与剩下的每个点P2），然后计算每一对点的距离，找出最小的那个作为最近的距离对。

以下是简单的C++代码实现：

#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>

struct Point {
    double x, y, z;
};

double euclidean_distance(const Point& p1, const Point& p2) {
    return std::sqrt(std::pow(p2.x - p1.x, 2) + std::pow(p2.y - p1.y, 2) + std::pow(p2.z - p1.z, 2));
}

Point find_nearest_pair(const std::vector<Point>& points) {
    if (points.empty()) return Point{0, 0, 0}; // 或者抛异常

    Point nearest = points[0];
    for (size_t i = 1; i < points.size(); ++i) {
        double dist = euclidean_distance(points[i], nearest);
        if (dist < euclidean_distance(nearest, points[0])) {
            nearest = points[i];
        }
    }
    return nearest;
}

int main() {
    std::vector<Point> points = {/*...*/}; // 填充你的3D坐标点
    Point nearestPair = find_nearest_pair(points);
    // 打印结果
    return 0;
}