不会吧！都2022年了，你还没有弄懂最接近点对问题？？？ 相信我，就看这一篇就够啦！！！ 1．问题描述 给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中该点对间的距离最小。 2．实验目的 1)掌握递归与分治法的基本思想及基本原理。 2)掌握使用分治法求解问题的一般特征及步骤。 3)掌握分治法的设计方法及复杂性分析方法。 掌握分治法解平面最接近点对算法设计思想、算法设计过程及程序编码实现。 采用分治法解最接近点对问题。请回答以下问题： 1)一维情形下如何用线性时间完成合并步骤？ 2)二维情形下递归求解递归出口如何设置？ 3)二维情形下证明该问题具有稀疏性质：什么是鸽舍原理？二维情形下为什么跨分割线点对能构成最接近点对候选者的最多只有6对？ 4)在二维情形下如何能用线性时间完成左右最近点对与中间跨分割线点对的比较？ 5)对算法做时间复杂性分析。 6)本题选做：二维情形设采用分治法解最接近点对问题，编程实现。

《计算机算法设计与实现》，书上例题代码的实现，最接近点对问题的算法虽然简单，但是实现上却比较麻烦，尤其当作者套用N个形式不雅的函数后...

二维空间的最接近点对问题 下面来考虑二维的情形。 选取一垂直线l:x=m来作为分割直线。其中m为S中各点x坐标的中位数。由此将S分割为S1和S2。 递归地在S1和S2上找出其最小距离d1和d2，并设d=min{d1,d2}，S中的最接近点对或者是d，或者是某个{p,q}，其中p∈P1且q∈P2 ，如图2-9所示。 能否在线性时间内找到p,q？ 考虑P1中任意一点p，它若与P2中的点q构成最接近点对的候选者，则必有distance(p，q)＜d。满足这个条件的P2中的点一定落在一个d×2d的矩形R中，如图2-10所示。 由d的意义可知，P2中任何2个S中的点的距离都不小于d。由此可以推出矩形R中最多只有6个S中的点。 图2-9距离直线l小于d的所有点 图2-10包含q的d×2d矩形R

算法分析与设计－最接近点对问题的java实现 用java实现的最接近点对问题，包括一维情况和二维情况！

最接近点对问题 给定平面上n个点的集合S，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小。 为了使问题易于理解和分析，先来考虑一维的情形。此时，S中的n个点退化为x轴上的n个实数 x1,x2,…,xn。最接近点对即为这n个实数中相差最小的2个实数。 假设我们用x轴上某个点m将S划分为2个子集S1和S2 ，基于平衡子问题的思想，用S中各点坐标的中位数来作分割点。 递归地在S1和S2上找出其最接近点对{p1,p2}和{q1,q2}，并设d=min{|p1-p2|,|q1-q2|}，S中的最接近点对或者是{p1,p2}，或者是{q1,q2}，或者是某个{p3,q3}，其中p3∈S1且q3∈S2。 能否在线性时间内找到p3,q3？

二维最接近点对的求解 DEV-C下运行

算法设计与分析实验报告，附已通过源码，供学习参考，共勉♪ 目录摘要如下： 1.问题描述 2.实验目的 3.实验原理 4.实验设计 （包括输入格式、算法、输出格式） 5.实验结果与分析 （除了截图外，实验结果还用图表进行了分析） 6.结论 7.程序源码

1、请采用分治策略实现一维情形下的最近点对问题求解 2、请采用分治策略实现二维情形下的最近点对问题求解

最接近点对问题是空中交通控制系统应用中的一个重点问题，也是计算机几何学研究的基本 问题之一．利用分治法已经解决该问题的一维和二维情况，且算法都可以在0(n logn)时间内完成．本 文在原有一维和二维算法基础上，提出了利用分治法实现该问题的三维情况的算法，并对算法的效率进 行了分析．

分治法实现三维最接近点对问题