如何创建一个二维点集，使里面所有点都是[30,20]

在Matlab中，创建一个所有点都是 `[30,20]` 的二维点集非常简单。你可以使用 `ones` 函数结合 `reshape` 函数来完成这个任务。以下是具体的代码示例：

% 假设你想要创建一个有100个点的点集
numPoints = 100; % 点的数量
% 创建一个100x2的矩阵，其中每一行都是[30,20]
points = ones(numPoints, 2) * [30, 20];

这段代码首先定义了点集的数量 `numPoints`，然后创建了一个1x2的数组 `[30, 20]`。`ones(numPoints, 2)` 生成了一个由1组成的100x2矩阵，然后通过乘法操作将所有的1转换成了 `[30, 20]`。

解释：
`ones` 函数创建了一个由指定数量的1组成的矩阵。在这个例子中，`ones(numPoints, 2)` 创建了一个有100行、2列的矩阵，其所有元素都是1。然后我们乘以 `[30, 20]`，这个操作按照矩阵乘法规则将1转换成了相应的数值。因此，每一行都会被乘以 `[30, 20]`，结果是创建了一个包含100个 `[30, 20]` 的二维点集。

相关问题

写出一个算法，编程语言是js，有一个二维坐标系，里面有若干个点，然后随机插入一个点a，找出距离a点最近的一个点，需要性能高

可以使用最近邻算法来解决这个问题。具体步骤如下：

1. 定义点类 Point，包括横纵坐标属性 x 和 y。

class Point {
    constructor(x, y) {
        this.x = x;
        this.y = y;
    }
}

2. 定义函数 findNearest，传入参数为点集 points 和目标点 a。

function findNearest(points, a) {
    let minDist = Infinity;
    let nearest = null;

    for (let i = 0; i < points.length; i++) {
        const dist = getDistance(points[i], a);
        if (dist < minDist) {
            minDist = dist;
            nearest = points[i];
        }
    }

    return nearest;
}

3. 定义函数 getDistance，用于计算两个点之间的距离。

function getDistance(p1, p2) {
    const dx = p1.x - p2.x;
    const dy = p1.y - p2.y;
    return Math.sqrt(dx * dx + dy * dy);
}

4. 测试代码如下：

const points = [
    new Point(1, 2),
    new Point(3, 4),
    new Point(5, 6),
    new Point(7, 8)
];

const a = new Point(4, 5);

const nearest = findNearest(points, a);

console.log(nearest); // 输出 Point { x: 3, y: 4 }

这个算法的时间复杂度为 O(n)，可以满足性能要求。