使用分治算法求解最近点对问题（C语言）；输入：数组P存储了平面上的n（大于等于2）个点，并且按照这些点的x轴坐标升序排列，，数组Q存储了与P相同的点，按照这点的y轴坐标升序排列；输出：最近点对之间的欧几里得距离

使用分治算法求解最近点对问题，如Kruskal's Algorithm或Floyd-Warshall算法（适用于二维空间）并不直接适用。对于这个问题，我们可以采用一种线性时间复杂度的方法，称为Manhattan Distance，也叫曼哈顿距离，适用于二维坐标系中的点对最近距离计算。

首先，我们需要明确每个点的坐标，比如数组P[i] = (x[i], y[i])。在这种情况下，最近点对的距离将是两点x坐标差的绝对值加上两点y坐标的绝对值之和。这是因为我们在考虑水平和垂直方向上的距离。

下面是一个简化版的解决方案，仅计算单个查询：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// 计算两点间的曼哈顿距离
double manhattan_distance(int x1, int y1, int x2, int y2) {
    return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2);
}

// 输入：数组P和Q，以及它们的长度n
double closest_pair(int P[], int Q[], int n) {
    double best_distance = INT_MAX; // 初始最大距离
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = i; j < n; j++) {
            double distance = manhattan_distance(P[i][0], P[i][1], Q[j][0], Q[j][1]);
            if (distance < best_distance) {
                best_distance = distance;
            }
        }
    }
    return best_distance;
}

int main() {
    int P[] = {...}; // 存储x,y坐标
    int Q[] = {...}; // 同样的点按y坐标排序
    int n = sizeof(P) / sizeof(P[0]);

    printf("The Manhattan distance between the closest pair is %.2f\n", closest_pair(P, Q, n));

    return 0;
}

注意：这个算法只解决了单次查询的问题，如果需要处理多个查询或者动态插入/删除点，你需要维护一个数据结构来跟踪最近点对的变化。