C++ 计算点阵列到给定点的距离的最佳方法

使用OpenCV计算点向量与给定点之间的距离

e、 g

std:：向量点位置
cv:：Point2f中心
用于（常数自动和点位置）
自动d=cv：：标准（中心点）；

对于“足够大的数据集”，有哪些更有效的方法和替代方法？什么是合适的多线程方法来计算跨多个处理核心的距离（当使用4个核心而不是1个核心时，接近或接近4倍的改进）

---

p、 我可以避免计算平方根并保持距离^2

for循环有什么问题吗？您是否分析并发现它有点太慢了？然后请提供一个，典型的

点位置

大小，您的执行时间，以及测试后所需的执行时间，使用5亿个随机点，2.621秒用于使用简单方法计算距离…{d[i]=sqrt（（a.x-b.x）*（a.x-b.x）+（a.y-b.y）*（a.y-b.y））；}，3.403秒用于使用cv:：norm…{d[i]=cv:：norm（a-pts[i]）和0.734秒。使用OpenMP的简单方法（似乎太好了，将进一步研究）。将在进行更多基准测试和SSE/AVX优化后报告。是否需要特定的保证精度？如果OpenMP/SIMD计算不够快（不太可能）WIP：顺便说一句，我仍然相信这个问题是不适定的，因为OP最多可能有几百个点，执行时间可以忽略不计

std::vector<cv::Point2f> pointPositions 
cv::Point2f center

for(const auto& pt : pointPositions
    auto d = cv::norm(center-pt);