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在二维平面上的n个点中，如何快速的找出最近的一对点，就是最近点对问题。
一种简单的想法是暴力枚举每两个点，记录最小距离，显然，时间复杂度为O(n^2)。
在这里介绍一种时间复杂度为O(nlognlogn)的算法。其实，这里用到了分治的思想。将所给平面上n个点的集合S分成两个子集S1和S2，每个子集中约有n/2个点。然后在每个子集中递归地求最接近的点对。在这里，一个关键的问题是如何实现分治法中的合并步骤，即由S1和S2的最接近点对，如何求得原集合S中的最接近点对。如果这两个点分别在S1和S2中，问题就变得复杂了。
为了使问题变得简单，首先考虑一维的情形。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两个实数。显然可以先将点排好序，然后线性扫描就可以了。但我们为了便于推广到二维的情形，尝试用分治法解决这个问题。
假设我们用m点将S分为S1和S2两个集合，这样一来，对于所有的p(S1中的点)和q(S2中的点)，有p<q。
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| }
由此易知，S中最接近点对或者是{p1,p2}，或者是{q1,q2}，或者是某个{q3,p3}，如下图所示。
如果最接近点对是{q3,p3}，即|p3-q3|<d，则p3和q3两者与m的距离都不超过d，且在区间(m-d,d]和(d,m+d]各有且仅有一个点。这样，就可以在线性时间内实现合并。
此时，一维情形下的最近点对时间复杂度为O(nlogn)。
在二维情形下，类似的，利用分治法，但是难点在于如何实现线性的合并？
由上图可见，形成的宽为2d的带状区间，最多可能有n个点，合并时间最坏情况下为n^2,。但是，P1和P2中的点具有以下稀疏的性质，对于P1中的任意一点，P2中的点必定落在一个d X 2d的矩形中，且最多只需检查六个点（鸽巢原理）。
这样，先将带状区间的点按y坐标排序，然后线性扫描，这样合并的时间复杂度为O(nlogn)，几乎为线性了。
光说不练也不行，经过自己的思考和参考网上的程序，完成了最近点对的程序，并在各OJ上成功AC了。
1 /** 2 最近点对问题，时间复杂度为O(n*logn*logn) 3 */ 4 #include <iostream> 5 #include <cstdio> 6 #include <cstring> 7 #include <cmath> 8 #include <algorithm> 9 using namespace std; 10 const double INF = 1e20; 11 const int N = 100005; 12 13 struct Point 14 { 15 double x; 16 double y; 17 }point[N]; 18 int n; 19 int tmpt[N]; 20 21 bool cmpxy(const Point& a, const Point& b) 22 { 23 if(a.x != b.x) 24 return a.x < b.x; 25 return a.y < b.y; 26 } 27 28 bool cmpy(const int& a, const int& b) 29 { 30 return point[a].y < point[b].y; 31 } 32 33 double min(double a, double b) 34 { 35 return a < b ? a : b; 36 } 37 38 double dis(int i, int j) 39 { 40 return sqrt((point[i].x-point[j].x)*(point[i].x-point[j].x) 41 + (point[i].y-point[j].y)*(point[i].y-point[j].y)); 42 } 43 44 double Closest_Pair(int left, int right) 45 { 46 double d = INF; 47 if(left==right) 48 return d; 49 if(left + 1 == right) 50 return dis(left, right); 51 int mid = (left+right)>>1; 52 double d1 = Closest_Pair(left,mid); 53 double d2 = Closest_Pair(mid+1,right); 54 d = min(d1,d2); 55 int i,j,k=0; 56 //分离出宽度为d的区间 57 for(i = left; i <= right; i++) 58 { 59 if(fabs(point[mid].x-point[i].x) <= d) 60 tmpt[k++] = i; 61 } 62 sort(tmpt,tmpt+k,cmpy); 63 //线性扫描 64 for(i = 0; i < k; i++) 65 { 66 for(j = i+1; j < k && point[tmpt[j]].y-point[tmpt[i]].y<d; j++) 67 { 68 double d3 = dis(tmpt[i],tmpt[j]); 69 if(d > d3) 70 d = d3; 71 } 72 } 73 return d; 74 } 75 76 77 int main() 78 { 79 while(true) 80 { 81 scanf("%d",&n); 82 if(n==0) 83 break; 84 for(int i = 0; i < n; i++) 85 scanf("%lf %lf",&point[i].x,&point[i].y); 86 sort(point,point+n,cmpxy); 87 printf("%.2lf\n",Closest_Pair(0,n-1)/2); 88 } 89 return 0; 90 }