我辅导学生，她的一项任务是描述一维案例中最近一对点的O（nlogn）算法。但限制是她不允许使用分而治之的方法。我从几年前用户发布的问题中了解了二维案例。如果有人想看一下，我会链接它：对于二维案例（飞机） - "Closest pair of points" algorithm。
然而，对于1-D情况，我只能想到一个解决方案，它涉及检查线上的每个点并将其与其左侧和右侧的最近点进行比较。但是这个解决方案不是O（nlogn），因为检查每个点将花费与n成比例的时间，并且每个点的比较将花费与2n成比例的时间。如果不使用分而治之的方法，我不确定log（n）会来自何处。
出于某种原因，我无法提出解决方案。任何帮助将不胜感激。
答案 0 :(得分：2)
提示：如果点数从左到右排序，你会做什么，复杂性是多少？首先订购积分的复杂程度是多少？
答案 1 :(得分：1)
在我看来，有人可以：
总体结果为O（n log n）。