用分治策略求解以下问题并进行性能分析： 直线x上分散有n个点（n个点的位置记为x1,x2,...,xn)，求距离最近的点对

分治策略是一种常用的算法设计技术，特别是用于处理具有递归结构的问题。在这个问题中，我们需要找出n个点中最接近的一对，这可以通过三个主要步骤来解决：划分、解决子问题和合并。

1. 分治阶段（Divide）：
将点集分为两半，例如我们可以选择一个中间点，然后把左边的点和右边的点分别作为一个子问题。

2. 解决子问题（Conquer）：
对每个子问题，我们再重复相同的步骤：找到子区间内的最短距离。对于左半区，计算第一个点到剩余所有点的距离；对于右半区，计算最后一个点到剩余所有点的距离。同时记录下两个子区间各自最短距离。

3. 合并结果（Combine）：
比较左右两个子问题的最短距离，取其中较小的一个作为当前区间的最短距离，然后更新可能的全局最小距离。如果这个新距离比之前全局已知的最小距离还要小，就更新这个值。

性能分析：
- 时间复杂度：这是一个典型的二分查找问题，每次分割都将搜索范围减半。因此，总的比较次数是O(log n)。由于对于每个比较都需要计算两次距离（一次是子问题，一次是合并），所以总的时间复杂度是O(n log n)。
- 空间复杂度：分治策略通常只使用常数级别的额外空间，因为递归调用栈的深度最多是log n级，所以空间复杂度是O(log n)。

下面是简单的C语言伪代码示例：

// 假设points数组存储了所有点的坐标
int closestPair(int *points, int n) {
    if (n <= 3) { // 基线条件，直接遍历
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                // 记录当前发现的最短距离
                if (distance(points[i], points[j]) < minDistance)
                    minDistance = distance(points[i], points[j]);
            }
        }
        return minDistance;
    } else {
        // 递归处理
        int mid = n / 2;
        int leftMin = closestPair(points, mid);
        int rightMin = closestPair(points + mid, n - mid);

        // 合并结果
        return min(leftMin, rightMin);
    }
}

double distance(int x1, int x2) {
    // 实现两点之间的距离计算
}