网格点算法（在网格中查找点）
我正在寻找一种算法，如最接近的一对点算法
而不是所有点之间的任意距离，我有一个网格系统分别设置4个点，分别是右上角，右下角，左上角和左下角。 这可以保持所有点之间的距离不变。
比如说，如果我在这个网格上放置一个外部点，我需要通过找到最接近的4个点（给出网格平方的终点）来找到它将在的网格平方。
我将实现最近点的算法，但由于所有点的距离都相同，所以我不知道这是否值得使用不同的更有效的算法。
我并不需要对答案进行详细的解释，只是一个正确的方向。
我认为这是二维的？ 很简单，你可以这么做 - 我使用了类似的技术来快速优化大规模数据挖掘项目中的空间聚类。
将坐标空间划分为X和Y方向上的固定数量的网格线（看起来您已经完成了这些工作，通过等分这4个点）。
插入一个点时，将其距离X和Y方向原点的距离（整数除法）除以网格步长间隔。 然后，您剩下两个坐标来标识最近的X / Y网格交点。 使用余数来确定你的点所属的网格交点的哪一侧。
如果你想变得非常复杂，你可以开始使用kD-Trees等等，但是我认为这个例子很简单，不足以保证任何更复杂的空间分区。
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