利用分治算法、蛮力法，编程实现最近点对问题，并进行时间复杂性分析。注：要求针对计算机随机生成的100点对数据，分别用蛮力法和分治法求解最近点对，对比其复杂性。

分治算法求解最近点对问题：

1. 将所有点按照 x 坐标排序。
2. 将点集分成两个部分，分别递归求解最近点对。
3. 计算跨越两个部分的最近点对，更新最小距离。
4. 返回最小距离。

时间复杂度分析：排序所需的时间复杂度为 O(nlogn)，分治递归过程的时间复杂度为 T(n) = 2T(n/2) + O(n)，跨越部分的最近点对计算时间复杂度为 O(n)，所以总的时间复杂度为 O(nlogn)。

蛮力法求解最近点对问题：

1. 遍历所有点对，计算距离，更新最小距离。
2. 返回最小距离。

时间复杂度分析：遍历所有点对的时间复杂度为 O(n^2)，计算距离的时间复杂度为 O(1)，所以总的时间复杂度为 O(n^2)。

对于随机生成的 100 点对数据，分治算法的时间复杂度为 O(100log100) = O(600)，蛮力法的时间复杂度为 O(100^2) = O(10000)。可以看出，分治算法的时间复杂度远远小于蛮力法，因此对于大规模数据，分治算法更加高效。