假设有一些点，如左图，已知每个点的坐标(x，y)i-1,2,3,..., n。若两个点之间的距离d.<d，则将点i，用线连起来，相互连接的点成为一个团簇 请用程序实现，1、团簇个数的计算，2、每个团簇中点个数的计算，并简述实现的思路

好的，我可以帮你回答这个问题。

首先，我们可以使用类似于Kruskal算法的思想，将所有的边按照权重进行排序，然后依次加入到团簇中。对于每条边，如果连接的两个点在同一个团簇中，则不需要进行任何操作，否则将这条边连接的两个团簇合并成一个。

具体实现时，我们可以使用并查集来维护每个点所在的团簇，每次加入一条边后，就将两个点所在的团簇进行合并。最终，我们可以统计出合并之后，团簇的个数以及每个团簇中点的个数。

以下是Python代码实现：

import math

class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.parent = list(range(n))
        self.size = [1] * n

    def find(self, i):
        if self.parent[i] != i:
            self.parent[i] = self.find(self.parent[i])
        return self.parent[i]

    def union(self, i, j):
        pi, pj = self.find(i), self.find(j)
        if pi != pj:
            if self.size[pi] < self.size[pj]:
                pi, pj = pj, pi
            self.parent[pj] = pi
            self.size[pi] += self.size[pj]

def cluster(points, d):
    n = len(points)
    uf = UnionFind(n)
    edges = []
    for i in range(n):
        for j in range(i+1, n):
            dist = math.sqrt((points[i][0]-points[j][0])**2 + (points[i][1]-points[j][1])**2)
            if dist < d:
                edges.append((i, j, dist))

    edges.sort(key=lambda x: x[2])
    for i, j, dist in edges:
        if uf.find(i) != uf.find(j):
            uf.union(i, j)

    clusters = {}
    for i in range(n):
        root = uf.find(i)
        if root not in clusters:
            clusters[root] = []
        clusters[root].append(i)

    return len(clusters), [len(cluster) for cluster in clusters.values()]

其中，`points`是一个包含所有点坐标的列表，`d`是距离阈值。函数`cluster`返回团簇的个数和每个团簇中点的个数。