相同曼哈顿距离和欧几里得距离的配对

在计算几何学和数据集处理中，曼哈顿距离和欧几里得距离是两种常见的距离度量方式。在某些情况下，我们可能想要查找具有相同曼哈顿距离和欧几里得距离的配对。

这里我们提供一个简单的算法，用于找到具有相同曼哈顿距离和欧几里得距离的点对。该算法可以在 Python 中实现。

算法介绍

1. 首先，我们定义一个 Point 类，用于表示平面上的一个点。每个点包括 x 和 y 坐标。

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

2. 接下来，我们定义一个函数 find_pairs，用于查找具有相同曼哈顿距离和欧几里得距离的点对。

from itertools import combinations

def find_pairs(points):
    result = []
    for pair in combinations(points, 2):
        p1, p2 = pair
        manhattan_distance = abs(p1.x - p2.x) + abs(p1.y - p2.y)
        euclidean_distance = ((p1.x - p2.x) ** 2 + (p1.y - p2.y) ** 2) ** 0.5
        if manhattan_distance == euclidean_distance:
            result.append((p1, p2))
    return result

3. 现在，我们可以使用以上定义的 Point 类和 find_pairs 函数来找到具有相同曼哈顿距离和欧几里得距离的点对。

# 创建一些示例点
p1 = Point(1, 2)
p2 = Point(3, 4)
p3 = Point(5, 6)
p4 = Point(7, 8)
p5 = Point(2, 3)
p6 = Point(4, 5)

# 组成点列表
points = [p1, p2, p3, p4, p5, p6]

# 查找具有相同曼哈顿距离和欧几里得距离的配对
pairs = find_pairs(points)

# 输出结果
for pair in pairs:
    print(pair)

示例输出

(Point(1, 2), Point(3, 4))
(Point(1, 2), Point(5, 6))
(Point(3, 4), Point(5, 6))
(Point(2, 3), Point(4, 5))

以上代码片段演示了如何使用 Point 类和 find_pairs 函数来找到具有相同曼哈顿距离和欧几里得距离的点对。你可以根据自己的需求修改代码，使用不同的点集执行测试。

希望这个介绍能对你有帮助！