Question

我有一组县以及每个质心的纬度和经度：

county    lat       lon 
Abiline   32.134   -23.322
Cook      43.324   -32.219
Allegheny 31.949   -30.123

我还列出了许多医院，每个医院的经度和纬度。我想找到每个县中心距离最近医院的距离。

到目前为止，我已经使用ggmap中的geocode（）函数查找每个县与每家医院的距离，然后选择最小距离。但是，因为我有很多县和很多医院，所以这个问题很快变得很高，并且可能需要很长时间。

我想避免使用arcgis - 在R或Python中有这么简单的方法吗？

Answer 1

我认为你想要达到的目标就像这个问题 closest pair of points这里有完整的算法和解释来实现相同的目标：

我们在平面上给出了一个n个点的数组，问题是要找出数组中最近的一对点。这个问题出现在许多应用中。例如，在空中交通管制中，您可能希望监视太靠近的飞机，因为这可能表示可能发生碰撞。回想下两个点p和q之间的距离的公式。蛮力解是O（n ^ 2），计算每对之间的距离并返回最小值。我们可以使用Divide and Conquer策略计算O（nLogn）时间的最小距离。

<强>算法

以下是O（n（Logn）^ 2）algortihm的详细步骤。输入：n个点P []的数组输出：给定数组中两点之间的最小距离。

作为预处理步骤，输入数组按x坐标排序。

找到排序数组中的中间点，我们可以将P [n / 2]作为中间点。
将给定的数组分成两半。第一个子阵列包含从P [0]到P [n / 2]的点。第二个子阵列包含从P [n / 2 + 1]到P [n-1]的点。
递归地找到两个子阵列中的最小距离。让距离为dl和dr。找到dl和dr的最小值。让最小值为d。
递归地找到两个子阵列中的最小距离。让距离为dl和dr。找到dl和dr的最小值。让最小值为d。
根据y坐标对数组strip []进行排序。这一步是O（nLogn）。它可以通过递归排序和合并优化为O（n）。
找出strip []中的最小距离。这很棘手。从第一眼看，它似乎是一个O（n ^ 2）步骤，但它实际上是O（n）。几何上可以证明，对于条带中的每个点，我们只需要在其后检查最多7个点（注意条带根据Y坐标排序）。
最后返回上述步骤（步骤6）中计算的最小d和距离

实施 is here

希望这有助于：）

资料来源：Geeksforgeeks.org

在R或Python中查找一组对象中的最小距离

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