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对了LZ, 我想了一个T2的方法你看是否合理。
先按照点到原点的顺序进行排序。 然后开一个大小为k的堆。
初始化的时候先把距离原点最近的k个点进入堆中。 然后接下来扫描剩下的点, 每次考虑新的一个点的时候, 将堆中与该点与其他不属于同一个集合中的所有点的距离算出来, 更新最终答案。 然后最小的就会出队。 直到扫描完毕即可。
原理是距离相近的两个点离原点距离差值也很小。 这样对于随机数据的话很容易AC或者过很多点(骗分导论警告)
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