我有一个2D矩阵表示为值向量，一个索引代表第一个单元格，一对坐标代表第二个单元格。
vector<double> matrix;
auto index = 10;
auto x1 = index % width;
auto y1 = index / width;
auto x2 = ...
auto y2 = ...
我需要找到这两个单元格之间的距离，其中8个相邻单元格的第一个“环”的距离等于1，第二个环的距离等于2，依此类推。
有没有比欧几里德距离快的方法？
答案 0 :(得分：2)
您需要的是修改后的Manhattan Distance。我认为您的用例可能有一个特定的名称，但我不知道。无论如何，我就是这样做的。
假设这两个点距x行和y列不远。然后x+y是曼哈顿距离。但在你的情况下，也允许对角线移动。因此，如果您最初沿对角线方向移动，则会覆盖x和y中较小的一个，而另一个则保留一些。然后，您可以水平/垂直移动以覆盖剩余距离。因此，指标的距离为max(x,y)。
给定分(x1,y1)和(x2,y2)，答案为max(|x1-x2|,|y1-y2|)