我有一个分配比较2个不同算法的问题 . 这是问题所在：
假设我有一系列像这样的xy坐标：
A（2,3），B（5,6），C（7,8），D（6,2），E（5,5）等 .
我想找到两条距离最短的坐标 . 其中一个解决方案是使用蛮力（逐个匹配），但还有另一种使用“分而治之”方法的解决方案 .
你能帮我解决“分而治之”的方法吗？
递归分而治之的方法如下工作：
1）根据x坐标对点进行排序 . 2）通过垂直线x = xmid将点集分成两个相等大小的子集 . 3）在左右子集中递归地解决问题 . 这分别产生左侧和右侧最小距离dLmin和dRmin . 4）找到一对点中的最小距离dLRmin，其中一个点位于分割垂直的左侧，第二个点位于右侧 . 5）最终答案是dLmin，dRmin和dLRmin中的最小值 . （资源）
它的复杂度为O（n log n） . 您还有一个伪代码实现here以及方法here的可视化描述 .
想想“鸿沟”和“合并”部分的意思 . 显然，“分裂”意味着将问题分成两个较小的单独的问题 . 怎么样？那么，鉴于你解决了2个较小的问题，你如何将它们合并在一起？两种方法的时间复杂度是多少？如果您需要更多说明，请发表评论 .
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递归分而治之的方法如下工作：
它的复杂度为O（n log n） . 您还有一个伪代码实现here以及方法here的可视化描述 .
想想“鸿沟”和“合并”部分的意思 . 显然，“分裂”意味着将问题分成两个较小的单独的问题 . 怎么样？那么，鉴于你解决了2个较小的问题，你如何将它们合并在一起？两种方法的时间复杂度是多少？如果您需要更多说明，请发表评论 .