输入是平面上的n个点, 输出是n点中具有最短距离的两点

要找出n个点中具有最短距离的两点，可以使用蛮力法或分治法。

蛮力法的步骤如下：
1. 初始化最小距离为正无穷大。
2. 遍历所有点的组合，计算每两个点之间的距离，找到最小距离。
3. 返回具有最小距离的两个点。

分治法的步骤如下：
1. 将所有点按照横坐标进行排序，得到一个有序点集。
2. 将点集从中间切分成两部分。
3. 递归地在左右两部分中寻找最小距离。分别找到左右两部分中的最小距离。
4. 取左右两个最小距离中最小的一个，记为"最小距离"。
5. 在原始点集中，筛选出在横坐标上距离"最小距离"之内的点，形成一个新点集。
6. 在新点集中，计算所有点之间的距离，找到最小距离。
7. 返回具有最小距离的两个点。

蛮力法虽然简单直观，但是时间复杂度为O(n^2)，对于大规模的点集效率较低。而分治法的时间复杂度为O(nlogn)，在平面点集上效果更好。因此，分治法是更优的解决方案。

相关问题

输入平面上的两个点，计算两点的距离并且输出（python）

好的，这是 Python3 代码实现：

import math

# 提示用户输入坐标
x1 = float(input("请输入第一个点的横坐标："))
y1 = float(input("请输入第一个点的纵坐标："))
x2 = float(input("请输入第二个点的横坐标："))
y2 = float(input("请输入第二个点的纵坐标："))

# 计算两点距离
distance = math.sqrt((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)

# 输出结果
print("两点距离为：", distance)

输入两个点坐标后，程序会计算并输出两点之间的距离。

编写程序 输入平面上的两个点，计算两点的距离

好的，以下是 Python 代码实现：

import math

# 获取用户输入的两个点的坐标
x1, y1 = map(float, input("请输入第一个点的坐标（以逗号分隔）：").split(","))
x2, y2 = map(float, input("请输入第二个点的坐标（以逗号分隔）：").split(","))

# 计算两点的距离
distance = math.sqrt((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2)

# 输出结果
print(f"点 ({x1}, {y1}) 和点 ({x2}, {y2}) 的距离是：{distance}")

这段代码使用了 math 库中的 sqrt 函数来计算平方根，这里用到了勾股定理的公式：$AB = \sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2}$。