如何利用矢量算法高效计算点到直线的距离以及点到线段的最短距离？请结合《点到直线距离算法详解：效率优化与比较》提供示例代码。

在计算机图形学和几何算法领域，点到直线的距离计算是一个基础而又重要的问题。矢量算法因其高效的计算能力和优秀的跨语言适用性，成为解决此问题的首选方法。要利用矢量算法计算点到直线的距离，首先需要理解点积的概念以及其在距离计算中的应用。

参考资源链接：[点到直线距离算法详解：效率优化与比较](https://wenku.csdn.net/doc/pcfb74ipgq?spm=1055.2569.3001.10343)

矢量算法计算点P到直线L的距离的核心思想是：找到直线L上的一个点Q，使得PQ向量与直线L垂直。设直线L由方程Ax + By + C = 0定义，点P的坐标为(x0, y0)，则点到直线的距离d可以表示为：

d = |Ax0 + By0 + C| / sqrt(A^2 + B^2)

如果我们需要计算点到线段的最短距离，情况会稍微复杂一些。我们需要判断点P在直线L上的投影点是否落在线段的端点之间。如果投影点Q落在端点之间，则点P到线段的最短距离即为点P到点Q的距离。否则，我们需要分别计算点P到线段两端点的距离，并取其中的最小值作为最短距离。

基于上述算法，我们可以在各种编程语言中实现相应的函数。以下是使用Python语言的示例代码：

    import numpy as np

    def point_to_line_distance(P, A, B, C):
        

参考资源链接：[点到直线距离算法详解：效率优化与比较](https://wenku.csdn.net/doc/pcfb74ipgq?spm=1055.2569.3001.10343)