在devc++用蛮力法计算n个三维坐标点的最近对坐标

在Dev-C++中使用蛮力法（也称为暴力搜索法）来计算n个三维坐标点的最近对坐标，通常涉及到查找所有可能的配对，然后比较它们之间的距离，找出最短的距离。以下是简单的步骤：

1. 首先，你需要创建一个结构体或者类来存储三维坐标，比如`Point3D`，包含x、y、z三个成员变量。

struct Point3D {
    double x;
    double y;
    double z;
};

2. 定义一个函数来计算两个点之间的欧氏距离（三维空间中两点间最短距离）:

double distance(Point3D p1, Point3D p2) {
    return sqrt(pow(p1.x - p2.x, 2) + pow(p1.y - p2.y, 2) + pow(p1.z - p2.z, 2));
}

3. 接下来，你可以创建一个数组或向量来存储所有的三维坐标点，并使用嵌套循环遍历所有可能的配对：

vector<Point3D> points; // 假设你已经填充了点
int n = points.size();
double minDistance = INFINITY; // 初始化最小距离为无穷大
pair<int, int> closestPair;

for (int i = 0; i < n; ++i) {
    for (int j = i+1; j < n; ++j) {
        double currentDistance = distance(points[i], points[j]);
        if (currentDistance < minDistance) {
            minDistance = currentDistance;
            closestPair.first = i;
            closestPair.second = j;
        }
    }
}

cout << "最近的坐标对是: (" << points[closestPair.first].x << ", "
     << points[closestPair.first].y << ", " << points[closestPair.first].z << ") 和 (" 
     << points[closestPair.second].x << ", " << points[closestPair.second].y << ", " 
     << points[closestPair.second].z << ")";

这个算法的时间复杂度是O(n^2)，对于大规模数据可能效率不高，但对于小规模的n值是可以接受的。