题目背景 共享单车的发明，是基于移动互联网和智能手机的普及，它借助GPS定位、无线通信技术和移动支付等技术手段，实现了用户可以随时借用和归还单车。用户可以通过手机App找到附近的共享单车，用手机扫描二维码解锁后骑行，到达目的地后将单车停放在合适的站点并锁定。 描述 晓东置身于一个街道横平竖直的城市。现在想找到离自己最近的共享单车。已知自己的坐标、身边的共享单车数量以及每一辆共享单车的位置，在只能沿着街道行走的情况下，请告诉晓东哪一辆车最近。 image 格式 输入 第1行，三个整数x、y和n。其中x，

y表示晓东所在的坐标位置，n表示周围的共享单车数量。 接下来n行，每行两个整数a和b，表示一辆共享单车的坐标位置。 输出 输出一个整数，表示离晓东最近的共享单车的编号。 如果有多辆共享单车离晓东的距离相同，则输出编号最小的那辆。 样例输入 0 0 3 1 2 2 3 3 样例输出 1 提示 前两辆共享单车都与晓东的位置距离为5，但编号为1的车辆的编号更小，所以输出1。

相关问题

共享单车的发明，是基于移动互联网和智能手机的普及，它借助GPS定位、无线通信技术和移动支付等技术手段，实现了用户可以随时借用和归还单车。用户可以通过手机App找到附近的共享单车，用手机扫描二维码解锁后骑行，到达目的地后将单车停放在合适的站点并锁定。

是的，你对共享单车的工作原理描述得非常准确。共享单车的发明确实是基于移动互联网和智能手机的普及，它通过集成了GPS定位、无线通信技术和移动支付等技术手段，使用户能够方便地借用和归还单车。用户只需使用手机上的应用程序，就能找到附近的共享单车，并通过扫描二维码解锁单车开始骑行。当到达目的地后，用户将单车停放在合适的站点并锁定，骑行完成。这种便利的出行方式在城市中得到了广泛的应用和普及。共享单车也为人们提供了一种环保、经济实惠的交通选择。

基于深度学习的共享单车使用情况分析预测拟采用的研究方法和技术路线

研究方法：

1. 数据收集：采集共享单车的使用数据，包括用户信息、时间、地点、使用时长、车辆编号等。

2. 数据清洗：对采集的数据进行处理，包括去重、异常值处理、缺失值填充等。

3. 特征工程：根据实际需求，构建共享单车使用情况的特征，如天气、节假日、交通状况等。

4. 建模：采用深度学习模型，如神经网络、卷积神经网络等，对共享单车使用情况进行建模。

5. 预测分析：根据建模结果，对未来一段时间内的共享单车使用情况进行预测分析。

技术路线：

1. 数据收集：采用API获取共享单车使用数据，如摩拜、ofo等提供的API。

2. 数据清洗：采用Python编程语言，使用pandas等数据处理包进行数据清洗。

3. 特征工程：采用Python编程语言，使用numpy等科学计算包进行特征工程。

4. 建模：采用Python编程语言，使用TensorFlow等深度学习框架进行建模。

5. 预测分析：采用Python编程语言，使用matplotlib等可视化工具对预测结果进行展示。