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蛮力法，顾名思义，即穷举所有点与点之间的距离，两层循环暴力找出最近点对。算法执行可视化如图1所示，word文档GIF静态显示，附件已含动图。
图1
matlab代码
result=[];
for power=1:10
scale=power*100000;
count=0;
for times=1:20
x=randi(scale,1,scale);
y=randi(scale,1,scale);
tic;
[i,j]=brute(x,y,scale);
count=count+toc;
end
count=count/20;
result=[result,count];
end
function [mini,minj]=brute(x,y,scale)
mini=1;
minj=1;
minDistance=Inf;
for i=1:scale-1
for j=1:scale
if i==j
break
end
distance=(x(i)-x(j))^2+(y(i)-y(j))^2;
if distance<minDistance
mini=i;
minj=j;
minDistance=distance;
end
end
end
end环境为MATLAB，数据规模为1w到5w，运行结果如图2所示。
图2
具体数据如表1所示。
表1
分析：
由实验结果可知，蛮力法的实验值与理论值基本一致，算法的时间复杂度确实为O(n2)，确实很慢。
先对点进行预处理按横坐标排序，然后每次将点均分成左右两个子集，最短距离的两个点要么都在左子集，要么都在右子集，要么一个点在左子集中，一个点在右子集中，对于前面两种情况，问题变成递归寻找子集的最短距离，算法执行可视化如图3所示，word文档GIF静态显示，附件已含动图。
图3
而对于跨越中间线的情况，由左右两个子集可以算出一个目前最短距离minDistance，然后将距离中间点的距离小于minDistance的点找出来，如图4所示。
图4
如果存在最短距离，那么一定是一边一个点，所以我们需要将两边点的距离算一下，实际上，我们需要对于一边的点，我们需要计算距离的点最多不超过4个，因为同一边的点与点之间的距离肯定大于等于minDistance，所以对于另一边的点来说，范围小于minDistance内的点不会超过4个，如图5所示。
图5
matlab代
result=[];
for power=1:10
scale=power*100000;
count=0;
for times=1:20
x=randi(scale,1,scale);
y=randi(scale,1,scale);
tic;
[x,y]=Quick(1,scale,x,y);
[mini,minj,minDistance]=divide(x,y,scale);
count=count+toc;
end
count=count/20;
result=[result,count];
end
function [mini,minj,minDistance]=brute(x,y,scale)
mini=1;
minj=2;
minDistance=Inf;
for i=1:scale-1
for j=i+1:scale
distance=(x(i)-x(j))^2+(y(i)-y(j))^2;
if distance<minDistance
mini=i;
minj=j;
minDistance=distance;
end
end
end
end
function [mini,minj,minDistance]=divide(x,y,scale)
if length(x)<3
[mini,minj,minDistance]=brute(x,y,scale);
return;
end
half=floor(scale/2);
[i,j,minLeft]=divide(x(1:half),y(1:half),half);
[ii,jj,minRight]=divide(x(half+1:scale),y(half+1:scale),scale-half);
if minLeft<minRight
minDistance=minLeft;
mini=i;
minj=j;
else
minDistance=minRight;
mini=ii;
minj=jj;
end
left=[];
right=[];
for i=half-1:-1:1
if abs(x(i)-x(half))>=sqrt(minDistance)
break
end
left=[left,i];
end
for i=half+1:scale
if abs(x(i)-x(half))>=sqrt(minDistance)
break
end
right=[right,i];
end
for i=1:length(left)
for j=1:length(right)
if j>3
break
end
distance=(x(left(i))-x(right(j)))^2+(y(left(i))-y(right(j)))^2;
if distance<minDistance
mini=left(i);
minj=right(j);
minDistance=distance;
end
end
end
for i=1:length(right)
for j=1:length(left)
if j>3
break
end
distance=(x(left(j))-x(right(i)))^2+(y(left(j))-y(right(i)))^2;
if distance<minDistance
mini=left(j);
minj=right(i);
minDistance=distance;
end
end
end
end
function[x,y]=Quick(low,high,x,y)
i=low;
j=high;
pivot=x(low);
temp=y(low);
while low<high
while low<high&&pivot<=x(high)
high=high-1;
end
if low<high
x(low)=x(high);
y(low)=y(high);
low=low+1;
end
while low<high&&pivot>x(low)
low=low+1;
end
if low<high
x(high)=x(low);
y(high)=y(low);
high=high-1;
end
end
x(low)=pivot;
y(low)=temp;
if i<low-1
[x,y]=Quick(i,low-1,x,y);
end
if high+1<j
[x,y]=Quick(high+1,j,x,y);
end
end对于数据规模为n的情况，二分的次数为log2n次，而计算跨中间线距离的时候计算次数小于3n，即此处的时间复杂度是线性的，即T(n)=T(n/2)+O(n)，可算得T(n)=nlogn。
先在小规模数据上跑，环境为MATLAB，数据规模为1w到5w，运行结果如图6所示。
图6
具体数据如表2所示。
表2
数据规模为10w到100w，运行结果如图7所示。
图7
具体数据如表3所示。
表3
分析：
由实验结果可知，分治法明显远远快于蛮力法，小规模数据时实验值略小于理论值，大规模时实验值与理论值基本一致。
由于分治时不断递归调用函数，程序开销较大，考虑当分治到数据规模小于一定程度时采用暴力解法的运行效果，数据规模为1w，参数设置100到1000测试，结果如图8所示。
图8
由实验结果可知，分治规模达到200时使用暴力效果最佳，将参数设置为200，在数据规模为1w到5w上与原始分治法对比，如图9所示。
图9
在数据规模为10w到100w上与原始分治法对比，如图10所示。
图10
分析：
由实验结果可知，在分治规模小于一定数量时采用暴力求解效率更快，特别是在数据规模大的时候，这种暴力分治相结合的方法相比原始分治法具有很大的优势。