Algorithm 利用曼哈顿距离寻找最近对

我试图用曼哈顿距离来实现最近对算法。对于欧几里德距离，它运行良好，但是对于曼哈顿距离，它给出了错误的结果。CLRS练习33.4-3要求我们将欧几里德距离替换为曼哈顿距离。他们只是要求我们更改一行代码，但这不是下面代码中需要修改的内容

lst = [(2,2),(4,2),(5,3)]

min_dist = float("inf")

for i in range(len(lst)):
    for j in range(i + 1 , len(lst)):
        dist = abs(lst[i][0] - lst[j][0]) + abs(lst[i][1] - lst[j][1])
        if(dist < min_dist):
            min_dist = dist
            global minp1, minp2
            minp1 = lst[i]
            minp2 = lst[j]

lst=[（2,2）、（4,2）、（5,3）]
最小距离=浮动（“inf”）
对于范围内的i（len（lst））：
对于范围（i+1，len（lst））内的j：
dist=abs（lst[i][0]-lst[j][0]）+abs（lst[i][1]-lst[j][1]）
如果（距离<最小距离）：
最小距离=距离
全局minp1，minp2
minp1=lst[i]
minp2=lst[j]

我猜两种距离的程序的结果是不同的。 事实上，在欧几里德距离中，最近的一对是

（4,2）-（5,3）

，而在曼哈顿距离中，

（2,2）-（4,2）

和

（4,2）-（5,3）

都是最近的一对。给定您的程序，您只会按照出现的顺序选择第一个，结果是

（2,2）-（4,2）

。如果您的程序将返回所有最近的对，您将看到

（4,2）-（5,3）

---

但总的来说，没有理由两个项目的结果是相同的。例如，在您的示例中，将

（5,3）

更改为

（5,3.1）

。为了具体了解这两种距离的不同程度，您可以使用标准来绘制“单位圆”，您将看到曼哈顿圆更像正方形而不是圆形。

我猜两种距离的程序的结果是不同的。 事实上，在欧几里德距离中，最近的一对是

（4,2）-（5,3）

，而在曼哈顿距离中，

（2,2）-（4,2）

和

（4,2）-（5,3）

都是最近的一对。给定您的程序，您只会按照出现的顺序选择第一个，结果是

（2,2）-（4,2）

。如果您的程序将返回所有最近的对，您将看到

（4,2）-（5,3）

但总的来说，没有理由两个项目的结果是相同的。例如，在您的示例中，将

（5,3）

更改为

（5,3.1）

。为了具体了解这两种距离有多大的不同，您可能需要绘制“单位圆”作为标准，这样您就会看到曼哈顿圆更像正方形而不是圆形。

请解释您得到的错误结果和您的预期。巧合？请解释一下你得到了什么错误的结果和你的预期。巧合？