给出一些整数对，它们表示一些平面上的坐标点，给定一个点，求所有那些点到该点最短距离的点。结构为：第一个整数对为所给定的点，后面的整数对为所有其他的点。

### 回答1：
可以使用勾股定理来计算每个点到给定点的距离，然后找出最小距离，再将距离等于最小距离的点输出即可。

具体步骤如下：

1. 读入给定点的坐标(x1, y1)。

2. 读入其他点的坐标(x2, y2)，并计算它们到给定点的距离d = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)。

3. 找出所有点中距离最小的值min，记录下这个值。

4. 再次遍历所有点，将距离等于min的点输出即可。

代码示例：

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;

int main()
{
int x1, y1, x2, y2;
double d, min = 1e9; // 初始化一个很大的值

cin >> x1 >> y1; // 读入给定点的坐标

while (cin >> x2 >> y2) // 读入其他点的坐标
{
d = sqrt(pow(x2-x1, 2) + pow(y2-y1, 2)); // 计算距离
if (d < min) min = d; // 更新最小值
}

cout << "距离最短的点有：\n";
cin.clear(); // 清空输入缓冲区
cin.seekg(0, ios::beg); // 将读取位置移回文件开头

while (cin >> x2 >> y2) // 再次遍历所有点
{
d = sqrt(pow(x2-x1, 2) + pow(y2-y1, 2)); // 计算距离
if (d == min) cout << "(" << x2 << ", " << y2 << ")\n"; // 输出距离等于最小值的点
}

return 0;
}

### 回答2：
这道题目其实可以通过计算每个点到所给点的距离，找出最小距离的点。具体的思路如下：

1. 首先，读入数据，第一个整数对为所给定点（x0, y0），后面的整数对用一个二维数组points存储。

2. 然后，遍历这个二维数组，计算每个点到所给定点（x0, y0）的距离，可以使用以下公式：

distance = sqrt((x - x0) * (x - x0) + (y - y0) * (y - y0))

其中x、y为当前遍历到的点的坐标。

3. 将每个点的距离存储在一个一维数组distances中。

4. 得到distances数组中的最小值min_distance，遍历distances数组，找到最小距离的点在points数组中的位置（假设其为i）。

5. 最后，输出points[i]即可。

完整的代码如下：

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;

int main() {
int x0, y0;
cin >> x0 >> y0;
int n;
cin >> n;
int points[n][2];
for (int i = 0; i < n; i++) {
int x, y;
cin >> x >> y;
points[i][0] = x;
points[i][1] = y;
}
double distances[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
double x = points[i][0];
double y = points[i][1];
distances[i] = sqrt((x - x0) * (x - x0) + (y - y0) * (y - y0));
}
double min_distance = distances[0];
int min_index = 0;
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (distances[i] < min_distance) {
min_distance = distances[i];
min_index = i;
}
}
cout << points[min_index][0] << " " << points[min_index][1] << endl;
return 0;
}

### 回答3：
首先需要明确什么是最短距离。在平面坐标系中，两点之间的最短距离是它们的欧几里得距离，也就是两点间的直线距离。因此，为了求出给定点到所有其他点的最短距离，我们需要计算欧几里得距离，然后找到与给定点距离最短的点。

具体做法如下：

1. 首先将每个坐标点表示为一个整数对 (x, y)
2. 对于每个给定点 (x0, y0)，计算它与其他点 (xi, yi) 之间的欧几里得距离，公式为：

distance = sqrt((x0-xi)^2 + (y0-yi)^2)

其中，sqrt 表示开方计算，^2 表示求平方

3. 找到与给定点距离最短的点，可以用一个变量 min_distance 记录下当前的最小距离，并逐一比较计算得到的距离值，找到最小值所对应的点即可。

4. 注意，如果有两个或多个点与给定点的距离相同，那么它们都是最短距离的点，需要全部输出。

下面是一个简单的 Python 代码实现：

# 给定点的坐标
x0, y0 = 2, 3

# 其他点的坐标列表
points = [(1, 1), (2, 2), (3, 4), (4, 6)]

# 用于保存距离最短的点
min_distance_points = []

# 初始最小距离为正无穷
min_distance = float('inf')

# 计算每个点与给定点的距离，并找到最小距离对应的点
for x, y in points:
    distance = ((x0 - x)**2 + (y0 - y)**2)**0.5
    if distance < min_distance:
        min_distance = distance
        min_distance_points = [(x, y)]
    elif distance == min_distance:
        min_distance_points.append((x, y))

# 输出
print('与点 ({}, {}) 的距离最短的点是：'.format(x0, y0))
for point in min_distance_points:
    print('({},{})'.format(point[0], point[1]))