二维最接近坐标的算法

| 我知道我做错了，但无法想出解决此问题的正确方法。 我正在使用下面列出的12点。 （1,2）（1,11）（7,8）（9,9）（12,13），（13,4），（20,8），（22,3），（23,12）， （24,14），（26,7），（31,10） 我将其分为两个子集 左=（1,2）（1,11）（7,8）（9,9）（12,13），（13,4） 右=（20,8），（22,3），（23,12），（24,14），（26,7），（31,10） 进一步削减 LLeft =（1,2，（1,11）（7,8） RLeft =（9,9）（12,13），（13,4） LRight =（20,8），（22,3），（23,12） RRight =（24,14），（26,7），（31,10） 在每组上找到最小距离。 LLeft（1,2）（1,11）为9，（1,11）（7,8）为6.7，（1,2）（7,8）为8.48 最小值是6.7 RLeft（9,9）（12,3）为6.70，（9,9）（13,4）为6.4，（12,3）（13,4）为1.14 最小值是1.14 LRight（20,8）（22,3）为5.38（20,8）（23,2）为5，（22,3）（23,12）为9.05 最小是5 右（24,14）（26,7）为7.28（24,14）（31,10）为8.06（26,7）（31,10）为5.83 最小值是5.83 所以现在我有了LLeft，RLeft，LRight和RRight。我需要找到的是LRLeft，RLLEft_Right（中间的值）和LRRight。这就是我感到困惑的地方。我想到LRLeft的唯一方法是获取LLeft和RLEft中的每个点，然后找出两者之间的距离。然后使用该距离并将其与LLeft和RLeft进行比较，这将使我在左侧两点之间的距离最短。然后，我对右侧和中央执行相同操作。我敢肯定，有一种更快更好的方法，但是我无法弄清楚。