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龙珠英雄谭 终极任务2（250个神龙币初始存档）
神龙币用处
奖牌数神龙的加护效果10Lv1?战斗时队伍体力＋1000。25Lv2?战斗时队伍体力＋2000。50Lv3?战斗时队伍体力＋3000。75Lv4?战斗时队伍体力＋4000。99Lv5?战斗时队伍体力＋5000。150Lv6?战斗时队伍体力＋5000。神奇完美发生几率小上升。200Lv7?战斗时队伍体力＋5000。神奇完美发生几率中上升。250LvMAX?战斗时队伍体力＋5000。神奇完美发生几率大上升。CIA和转成CARD2存档都可以使用
存档编号：
CIA使用方法
下载附件，然后解压到当前文件夹，把文件夹放到机器的大SD卡里然后用SDF下屏选SD卡哪里选择存档编号按A导入
CARD2使用方法
1：把游戏ROM用CARD1转CARD2工具转成CARD2
2：下载附件，然后解压到当前文件夹，把文件夹放到机器的大SD卡里，然后按SELECT键然后选择龙珠英雄雄谭2待有图标出现不要进游戏，然后进入SDF下屏选SD卡哪里选择存档编号按L+A导入
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本帖最后由 问号人2 于
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你的贴子很不错。推荐一下！ O(∩_∩)O.
总评分:&金钱 + 50&
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我改出的全卡存档有BUG，主角卡被吃了……也不能编辑卡组了
讨厌……再看，就把你吃掉哦
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天路上的积 发表于
我改出的全卡存档有BUG，主角卡被吃了……也不能编辑卡组了
回积大，我没改全卡暂时我自己玩未发现BUG，可进编辑有主角卡
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其实可以修改主角卡片攻击防御HP65535的存档，一路秒过去。可惜刷2000多张卡片太耗时间了
C:\Users\Administrator\Desktop\bep87gbzmnug206o08wqv5.gif
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feiyang001597 发表于
其实可以修改主角卡片攻击防御HP65535的存档，一路秒过去。可惜刷2000多张卡片太耗时间了 ...
这样就不好玩了，不大改
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feiyang001597 发表于
其实可以修改主角卡片攻击防御HP65535的存档，一路秒过去。可惜刷2000多张卡片太耗时间了 ...
这就没意思了，每次主角一次打死敌人，你获得其他卡连个动画都没得看，你说有意思么
讨厌……再看，就把你吃掉哦
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lz能不能上传一下cia格式的游戏rom啊 这游戏比较小众 精华的两个cia贴里都没有
&游戏太大了自己转很容易得其实不用直接转成CARD2就可以用CIA存档&
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问号人2 发表于
回积大，我没改全卡暂时我自己玩未发现BUG，可进编辑有主角卡
不会一击必杀，就是可以不用考虑战术问题了。一直必杀动画耗死电脑
C:\Users\Administrator\Desktop\bep87gbzmnug206o08wqv5.gif
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天路上的积 发表于
这就没意思了，每次主角一次打死敌人，你获得其他卡连个动画都没得看，你说有意思么 ...
不会，一直必杀动画连击电脑，很爽。不怕被敌人杀死，因为HP有90000多。
C:\Users\Administrator\Desktop\bep87gbzmnug206o08wqv5.gif
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重新修改过玩到一半暂时没发现死机和其他BUG给位可以试试
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好东西啊！支持啊！
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感谢lz分享！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
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傻了吧吧吧~
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我该怎么感谢你呀~亲爱的！
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好东西啊！支持啊！
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如图所示电路，闭合开关S1、S2，下列对电路的分析正确的是
）A．L1与L2串联B．电流表A1测L1的电流C．当开关S2断开时,通过L1的电流变小D．当开关S2断开时，电流表A2的示数变小 
试题分析：如下图所示为电流的两条路径：L1、L2并联，A1测L2的电流，A2测干路电流，S1控制整个电路，S2控制L2。则A、B错，S2断开时，通过L2的电流为0，即A1的示数为0，但并联电路互相不影响，所以通过L1的电流不变，干路电流减小，C错D对。
【考点定位】电路 并联电路
考点分析：
考点1：串联和并联
串联：把元件逐个顺次连接起来叫串联。(任意处断开，电路中都没有电流)
12.串联电路的工作特点：开关只需一个；各个用电器不能独立工作（相互影响）；电流路径有且只有一条。
13.并联：把元件并列地连接起来叫并联。(各条支路之间互不影响)
14.并联电路的工作特点：开关可以不止一个；各个用电器能独立工作（相互不影响）；电流路径不止一条。
15.判断串联、并联电路的常用方法：
①分流法：观察电路中的电流从电源正极出来经过用电器回到负极的过程中，是否有分支。如果电流有分支，则电路为并联；如果电流没有分支，则电路为串联。
&②断路法：将电路中的任意一个用电器去掉后，观察其他用电器是否能继续工作。如果其他用电器能继续工作，则电路为并联；如果其他用电器不能继续工作，则电路为串联。
&③电路工作特点法：观察电路中的各个用电器能否独立工作。如果各用电器能独立工作（相互不影响），则电路为并联；如果各用电器不能独立工作（相互影响），则电路为串联。
方法：在判断电路的连接方式时，如果电路中连接有电压表和电流表，则先把电压表所在的位置看作断路，把电流表所在的位置看作纯导线，然后再判断用电器之间的连接方式。
考点2：电流的强弱
物理学中用每秒通过导体任一横截面的电荷量来表示电流。每秒内通过导体横截面的电荷量越多，电流就越大(强)。
电流用符号“I”表示，若“Q”表示电荷量， “t”表示时间，则，公式中三个量的单位分别为安(A)、库(C)、秒(s)。
电路中的电流总是沿着电源正极→用电器→电源负极→电源正极的方向流动。
常见用电器的电流大小:
电流的三大效应：
1．电流的热效应：电流通过导体时，电能转化成内能，这种现象叫电流的热效应。例如：电流通过灯泡内的钨丝，钨丝会发热，温度高达2500℃，呈白炽状态而发光。
2．电流的磁效应：电流通过导体时，在导体周围产生磁场。例如：电流通过螺线管时周围出现的磁场与条形磁铁周围的磁场分布相似。
3．电流的化学效应：电流通过酸、碱、盐的水溶液时会发生化学反应。例如：电解、电镀就是利用了电流的化学效应。通过导体的电流越大，各种效应就越明显，因此我们可以利用各种电流效应的程度来判断电流的大小。
电流对人体的作用特征：
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下列说法正确的是
）A．发现有人触电后，应立即用手把触电的人拉离带电体B．家庭电路中，开关必须接在零线上C．目前核电站获得核能的途径是核裂变D．煤、石油、开然气都属于可再生能源 
如图所示是某老师的自制教具。他在矿泉水瓶的侧壁上钻一个孔，把电火花发生器紧紧塞进孔中，实验时从瓶口喷入酒精并盖上锥形纸筒，按动电火花发生器的按钮，点燃瓶内酒精后，纸筒即刻飞出。关于此实验，分析不正确的是 （
）A．酒精不完全燃烧时热值不变B．能闻到酒精的气味说明分子在永不信息的做无规则运动C．燃气推动纸筒飞出的过程相当于内燃机的压缩冲程D．纸筒飞出后瓶内气体的内能减小，温度降低 
下列与体育运动有关的描述正确的是
）A．初中学生50m跑步的测试成绩一般是30sB．在运动鞋底做有花纹是为了增大摩擦C．掷出的铅球，在下落过程中动能转化为重力势能D．踢足球时，脚对球的作用力和球对脚的作用力是一对平衡力 
对下列与压强有关的事例，解释不正确的是
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如图所示为多功能车用安全锤，以下关于安全锤的分析正确的是
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题型：选择题
难度：简单
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算法设计与分析（65）
问题：找出二个集合S1与S2之间的最接近点对的距离
这个问题很容易理解，似乎也不难解决。我们只要将S1每一点与S2每一个的距离算出，找出达到最小距离的两个点即可。然而，这样做效率太低，需要O(n2)的计算时间。在我们可以看到，一个集合S找出最接近点对的计算时间下界为Ω(nlogn)。这个下界引导我们去找这个问题的一个θ(nlogn)算法。
一．先讨论一个集合最接近点对的情况(参考《计算机算法设计与分析》)
& 这个问题显然满足的第一个和第二个适用条件，我们考虑将所给的平面上n个点的集合S分成2个子集S1和S2，每个子集中约有n/2个点，·然后在每个子集中递归地求其最接近的点对。在这里，一个关键的问题是如何实现，即由S1和S2的最接近点对，如何求得原集合S中的最接近点对，因为S1和S2的最接近点对未必就是S的最接近点对。如果组成S的最接近点对的2个点都在S1中或都在S2中，则问题很容易解决。但是，如果这2个点分别在S1和S2中，则对于S1中任一点p，S2中最多只有n/2个点与它构成最接近点对的候选者，仍需做n2/4次计算和比较才能确定S的最接近点对。因此，依此思路，合并步骤耗时为O(n2)。整个算法所需计算时间T(n)应满足:　&
T(n)=2T(n/2)+O(n2)
它的解为T(n)=O(n2)，即与合并步骤的耗时同阶，显示不出比用穷举的方法好。从解递归方程的套用公式法，我们看到问题出在合并步骤耗时太多。这启发我们把注意力放在合并步骤上。
& 为了使问题易于理解和分析，我们先来考虑一维的情形。此时S中的n个点退化为x轴上的n个实数x1,x2,..,xn。最接近点对即为这n个实数中相差最小的2个实数。我们显然可以先将x1,x2,..,xn排好序，然后，用一次线性扫描就可以找出最接近点对。这种方法主要计算时间花在排序上，因此如在中所证明的，耗时为O(nlogn)。然而这种方法无法直接推广到二维的情形。因此，对这种一维的简单情形，我们还是尝试用分治法来求解，并希望能推广到二维的情形。
& 假设我们用x轴上某个点m将S划分为2个子集S1和S2，使得S1={x∈S|x≤m}；S2={x∈S|x&m}。这样一来，对于所有p∈S1和q∈S2有p&q。
& 递归地在S1和S2上找出其最接近点对{p1,p2}和{q1,q2}，并设δ=min{|p1-p2|,|q1-q2|}，S中的最接近点对或者是{p1,p2}，或者是{q1,q2}，或者是某个{p3,q3}，其中p3∈S1且q3∈S2。如图1所示。
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
图1 一维情形的分治法
&&我们注意到，如果S的最接近点对是{p3,q3}，即|p3-q3|&δ，则p3和q3两者与m的距离不超过δ，即|p3-m|&δ，|q3-m|&δ，也就是说，p3∈(m-δ,m]，q3∈(m,m+δ]。由于在S1中，每个长度为δ的半闭区间至多包含一个点（否则必有两点距离小于δ），并且m是S1和S2的分割点，因此(m-δ,m]中至多包含S中的一个点。同理，(m,m+δ]中也至多包含S中的一个点。由图1可以看出，如果(m-δ,m]中有S中的点，则此点就是S1中最大点。同理，如果(m,m+δ]中有S中的点，则此点就是S2中最小点。因此，我们用线性时间就能找到区间(m-δ,m]和(m,m+δ]中所有点，即p3和q3。从而我们用线性时间就可以将S1的解和S2的解合并成为S的解。也就是说，按这种分治策略，合并步可在O(n)时间内完成。这样是否就可以得到一个有效的算法了呢？还有一个问题需要认真考虑，即分割点m的选取，及S1和S2的划分。选取分割点m的一个基本要求是由此导出集合S的一个线性分割，即S=S1∪S2
，S1∩S2=Φ，且S1 {x|x≤m}；S2
{x|x&m}。容易看出，如果选取m=[max(S)+min(S)]/2，可以满足线性分割的要求。选取分割点后，再用O(n)时间即可将S划分成S1={x∈S|x≤m}和S2={x∈S|x&m}。然而，这样选取分割点m，有可能造成划分出的子集S1和S2的不平衡。例如在最坏情况下，|S1|=1，|S2|=n-1，由此产生的分治法在最坏情况下所需的计算时间T(n)应满足递归方程:
&& T(n)=T(n-1)+O(n)
& 它的解是T(n)=O(n2)。这种效率降低的现象可以通过分治法中“平衡子问题”的方法加以解决。也就是说，我们可以通过适当选择分割点m，使S1和S2中有大致相等个数的点。自然地，我们会想到用S的n个点的坐标的中位数来作分割点。在中介绍的选取中位数的线性时间算法使我们可以在O(n)时间内确定一个平衡的分割点m。
& 至此，我们可以设计出一个求一维点集S中最接近点对的距离的算法CPAIR1如下。
function CPAIR1(S);
& if |S|=2 then δ=|x[2]-x[1]| // x[1..n]存放的是S中n个点的坐标
&&&&&&&&&& else if (|S|=1)
&&&&&&&&&&&&&&&&&& then δ:=∞
&&&&&&&&&&&&&&&&&& else begin
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& m:=S中各点的坐标值的中位数;
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 构造S1和S2,使S1={x∈S|x≤m}，S2={x∈S|x&m};
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& δ1:=CPAIRI(S1);
&&&&&&&&&&&&&&& &&&&&&&&&&δ2:=CPAIRI(S2);
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& p:=max(S1);
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& q:=min(S2);
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& δ:=min(δ1,δ2,q-p);
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
& return(δ);
& 由以上的分析可知，该算法的分割步骤和合并步骤总共耗时O(n)。因此，算法耗费的计算时间T(n)满足递归方程：
解此递归方程可得T(n)=O(nlogn)。
& 这个算法看上去比用排序加扫描的算法复杂，然而这个算法可以向二维推广。
& 下面我们来考虑二维的情形。此时S中的点为平面上的点，它们都有2个坐标值x和y。为了将平面上点集S线性分割为大小大致相等的2个子集S1和S2，我们选取一垂直线l:x=m来作为分割直线。其中m为S中各点x坐标的中位数。由此将S分割为S1={p∈S|px≤m}和S2={p∈S|px&m}。从而使S1和S2分别位于直线l的左侧和右侧，且S=S1∪S2
。由于m是S中各点x坐标值的中位数，因此S1和S2中的点数大致相等。
&&递归地在S1和S2上解最接近点对问题，我们分别得到S1和S2中的最小距离δ1和δ2。现设δ=min(δ1,δ1)。若S的最接近点对(p,q)之间的距离d(p,q)&δ则p和q必分属于S1和S2。不妨设p∈S1，q∈S2。那么p和q距直线l的距离均小于δ。因此，我们若用P1和P2分别表示直线l的左边和右边的宽为δ的2个垂直长条，则p∈S1，q∈S2，如图2所示。
图2 距直线l的距离小于δ的所有点
& 在一维的情形，距分割点距离为δ的2个区间(m-δ,m](m,m+δ]中最多各有S中一个点。因而这2点成为唯一的末检查过的最接近点对候选者。二维的情形则要复杂些，此时，P1中所有点与P2中所有点构成的点对均为最接近点对的候选者。在最坏情况下有n2/4对这样的候选者。但是P1和P2中的点具有以下的稀疏性质，它使我们不必检查所有这n2/4对候选者。考虑P1中任意一点p,它若与P2中的点q构成最接近点对的候选者，则必有d(p,q)&δ。满足这个条件的P2中的点有多少个呢？容易看出这样的点一定落在一个δ×2δ的矩形R中，如图3所示。
图3 包含点q的δ×2δ的矩形R
由δ的意义可知P2中任何2个S中的点的距离都不小于δ。由此可以推出矩形R中最多只有6个S中的点。事实上，我们可以将矩形R的长为2δ的边3等分，将它的长为δ的边2等分，由此导出6个（δ/2）×（2δ/3）的矩形。如图4(a)所示。
图4 矩形R中点的稀疏性
& 若矩形R中有多于6个S中的点，则由鸽舍原理易知至少有一个δ×2δ的小矩形中有2个以上S中的点。设u,v是这样2个点，它们位于同一小矩形中，则
因此d(u,v)≤5δ/6&δ 。这与δ的意义相矛盾。也就是说矩形R中最多只有6个S中的点。图4(b)是矩形R中含有S中的6个点的极端情形。由于这种稀疏性质，对于P1中任一点p，P2中最多只有6个点与它构成最接近点对的候选者。因此，在分治法的合并步骤中，我们最多只需要检查6×n/2=3n对候选者，而不是n2/4对候选者。这是否就意味着我们可以在O(n)时间内完成分治法的合并步骤呢？现在还不能作出这个结论，因为我们只知道对于P1中每个S1中的点p最多只需要检查P2中的6个点，但是我们并不确切地知道要检查哪6个点。为了解决这个问题，我们可以将p和P2中所有S2的点投影到垂直线l上。由于能与p点一起构成最接近点对候选者的S2中点一定在矩形R中，所以它们在直线l上的投影点距p在l上投影点的距离小于δ。由上面的分析可知，这种投影点最多只有6个。因此，若将P1和P2中所有S的点按其y坐标排好序，则对P1中所有点p，对排好序的点列作一次扫描，就可以找出所有最接近点对的候选者，对P1中每一点最多只要检查P2中排好序的相继6个点。
至此，我们可以给出用分治法求二维最接近点对的算法CPAIR2如下:
function CPAIR2(S);
& if |S|=2 then δ:=S中这2点的距离
&&&& else if |S|=0
&&&&&&&&&& then δ:=∞
&&&&&&&&&& else begin
&&&&&&&&&&&&&&&& 1.& m:=S中各点x坐标值的中位数;
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 构造S1和S2，使S1={p∈S|px≤m}和S2={p∈S|px&m}
&&&&&&&&&&&&&&&& 2.& δ1:=CPAIR2(S1);δ2:=CPAIR2(S2);
&&&&&&&&&&&&&&&& 3.& δm:=min(δ1,δ2);
&&&&&&&&&&&&&&&& 4.& 设P1是S1中距垂直分割线l的距离在δm之内的所有点组成的集合，P2是S2中距分割线l的距离在δm之内所有点组成的集合。将P1和 P2中的点依其y坐标值从小到大排序，并设P1*和P2*是相应的已排好序的点列;
&&&&&&& &&&&&&&&&5.& 通过扫描P1*以及对于P1*中每个点检查P2*中与其距离在δm之内的所有点(最多6个)可以完成合并。当P1*中的扫描指针逐次向上移动时，P2*中的扫描指针可在宽为2δm的一个区间内移动。设δl是按这种扫描方式找到的点对间的最小距离;
&&&&&&&&&&&&&&&& 6.& δ=min(δm,δl);
&&&&&&&&&&&&&&
& return(δ);
下面分析一下算法CPAIR2的计算复杂性。设对于n个点的平面点集S，算法耗时T(n)。算法的第1步和第5步用了O(n)时间，第3步和第6步用了常数时间，第2步用了2T(n/2)时间。若在每次执行第4步时进行排序，则在最坏情况下第4步要用O(nlogn)时间。这不符合我们的要求。因此，在这里我们要作一个技术上的处理。我们采用设计算法时常用的预排序技术，即在使用分治法之前，预先将S中n个点依其y坐标值排好序，设排好序的点列为P*。在执行分治法的第4步时，只要对P*作一次线性扫描，即可抽取出我们所需要的排好序的点列P1*和P2*。然后，在第5步中再对P1*作一次线性扫描，即可求得δl。因此，第4步和第5步的两遍扫描合在一起只要用O(n)时间。这样一来，经过预排序处理后的算法CPAIR2所需的计算时间T(n)满足递归方程：
& 显而易见T(n)=O(nlogn)，预排序所需的计算时间为O(n1ogn)。因此，整个算法所需的计算时间为O(nlogn)。在渐近的意义下，此算法已是最优的了。
二．再讨论二个集合间最接近点对的情况
对于求二个集合间的最接近点对的算法，其实和普通一个集合的最近点对一样，分治，复杂度O(nlogn),只不过在合并的时候只有两个点属于不同的集合才会更新。这么做已经证明是对的，因为递归到2个点的时候最近的点对一定是合并的时候产生的，所以其实在整个算法过程中不断更新的答案一定是在合并的时候产生的，因此只需在合并的时候注意两个点属于不同集合就好了。因此在S1与S2集合中的每个点增加一个标记域，表示此点属于哪一个集合。时间复杂度与一个集合的是一样，为O(nlogn)。
if |S1|=0 || |S2|=0
& return δ;
先给S1中的每一个点增加一个标识1，表示属于集合S1。给S2中的每一个点增加一个标识2，表示属于集合S2。
合并S1，S2为S，并对S按照横坐标值快速排序（也可以利用随机化快速排序，从而减小排序平均复杂度）。
function CPAIR2(S);
if 这二个点属于不同集合
δ:=S中这2点的距离
&&&& &&δ:=∞
else if |S|=0
&&&&&&&&&&& &1.& m:=S中各点x坐标值的中位数;
&&&&&&&&&&&&&&&& 构造S1*和S2*，使S1*={p∈S|px≤m}和S2*={p∈S|px&m}
&&&&&&&&&&&& 2.& δ1:=CPAIR2(S1*);δ2:=CPAIR2(S2*);
&&&&&&&&&&& &3.& δm:=min(δ1,δ2);
&&&&&&&&&&&& 4.& 设P1是S1*中距垂直分割线l的距离在δm之内的所有&&&&&&& 点组成的集合， P2是S2*中距分割线l的距离在δm之内所有点组成的集合。将P1和P2中的点依其y坐标值从小到大排序，并设P1*和P2*是相应的已排好序的点列;
&&&&&&&&&&&& 5.& 通过扫描P1*以及对于P1*中每个点检查P2*中与其距离在δm之内的所有点(最多6个)可以完成合并。当P1*中的扫描指针逐次向上移动时，P2*中的扫描指针可在宽为2δm的一个区间内移动，同时需要满足检测的这对点的标识要不相等（即属于不同集合）。设δl是按这种扫描方式找到的点对间的最小距离;
&&&&&&&&&&&& 6.& δ=min(δm,δl);
& &&return(δ);
三．C++实现代码
#include&iostream&
#include&cmath&
#define MAXSIZE 10000 //所有数组中元素的个数最多为MAXSIZE个
#define Infinity 65535 //定义无穷大
//#define point double*//点的基本类型，最好自己重新定义成结构体
//点的基本类型
typedef struct
&&&//x坐标
&&&//y坐标
&&&//属于哪个集合，0表示属于S1，1表示属于S2
//s1,s2表示二个集合，s是s1与s2合并而来，t是s1与s2中距分割线l的距离在δm之内所有点组成的集合
point s1[MAXSIZE],s2[MAXSIZE],s[MAXSIZE],t[MAXSIZE];
//从一个点的集合s中，得到距离最近的两个点，返回其距离
double cp(int low,int high);
//求二点之间的距离，且要满足属于不同集合，如果属于相同集合则是它们之间的距离是无穷大(65535)
double distance(const point u,const point v)
&&& if(u.flag != v.flag)//属于不同集合
&&&&&& return sqrt((u.x-v.x)*(u.x-v.x)+(u.y-v.y)*(u.y-v.y));
&&& else//属于相同集合，则它们之间的距离为无穷大
&&&&&& return (double)I
//对点进行排序，快速排序，增序,flag=0依据横坐标排序，flag=1依据纵坐标排序
void fast_sort_X_Y(point *s,int begin,int end,bool flag)
&&& if(!flag)//按横坐标排序
&&&&&& if(begin&end)
&&&&&&&&&& int i,j;
&&&&&&&&&& i = j =
&&&&&&&&&& point temp = s[begin];
&&&&&&&&&& while(i&j)
&&&&&&&&&& {
&&&&&&&&&&&&& while(i&j&&s[j].x&=temp.x)
&&&&&&&&&&&&&&&&& j--;
&&&&&&&&&&&&& s[i] = s[j];
&&&&&&&&&&&&& while(i&j&&s[i].x&=temp.x)
&&&&&&&&&&&&&&&&& i++;
&&&&&&&&&&&&& s[j] = s[i];
&&&&&&&&&& }
&&&&&&&&&& s[i] =
&&&&&&&&&& fast_sort_X_Y(s,begin,i-1,flag);
&&&&&&&&&& fast_sort_X_Y(s,i+1,end,flag);
&&& else //按纵坐标排序
&&&&&& if(begin&end)
&&&&&&&&&& int i,j;
&&&&&&&&&& i = j =
&&&&&&&&&& point temp = s[begin];
&&&&&&&&&& while(i&j)
&&&&&&&&&& {
&&&&&&&&&& &&& while(i&j&&s[j].y&=temp.y)
&&&&&&&&&&&&&&&&& j--;
&&&&&&&&&&&&& s[i] = s[j];
&&&&&&&&&&&&& while(i&j&&s[i].y&=temp.y)
&&&&&&&&&&&&&&&&& i++;
&&&&&&&&&&&&& s[j] = s[i];
&&&&&&&&&& }
&&&&&&&&&& s[i] =
&&&&&&&&&& fast_sort_X_Y(s,begin,i-1,flag);
&&&&&&&&&& fast_sort_X_Y(s,i+1,end,flag);
//当s集合小于三个点
double distance_Of_Three_Or_Less(point *s,int low,int high)
&&& double temp1,temp2,temp3;
&&& if((high-low)&1)&
&&&&&& cout&&&少于两个点，出错！&&&
&&&&&& return I&
&&& else if((high-low)==1) //二个点
&&&&&& return distance(s[low],s[high]);&&
&&& else&&
&&&&&& temp1 = distance(s[low],s[low+1]);
&&& &&& temp2 = distance(s[low],s[high]);
&&&&&& temp3 = distance(s[low+1],s[high]);
&&&&&& double temp = temp1&temp2?temp1:temp2;
&&&&&& return temp&temp3?temp:temp3;&&
//从一个点的集合s中，得到距离最近的两个点，返回其距离
double cp(point *s,int low, int high)
&&& int mid,k,i,j;
&&& double x0,dl,dr,d,d1;
&&& if((high-low)&3)&&&& //提供的点少于等于3个&&
&&&&&& return distance_Of_Three_Or_Less(s,low, high);&&
&&& else&&
&&&&&& mid = (low+high)/2;
&&&&&& x0 = s[mid].x;
&&&&&& dl = cp(s,low,mid);
&&&&&& dr = cp(s,(mid+1),high);
&&&&&& d = (dl&dr)?dr:
&&&&&& k = -1;
&&&&&& //从s[low...high]中抽取t
&&&&&& for(i=i&=i++)&&
&&&&&& {&&
&&&&&&&&&& if(fabs(s[i].x - x0) &= d)&
&&&&&&&&&& {
&&&&&&&&&&&&& k++;
&&&&&&&&&&&&& t[k] = s[i];
&&&&&&&&&& }&&
&&&&&& fast_sort_X_Y(t,0,k,1);
&&&&&& d1 = 2*d;
&&&&&& k++;//k为t数组元素的个数
&&&&&& for(i=0;i&k-1;i++)&&
&&&&&&&&&& for(j=(i+1);j&(((i+7)&k)?(i+7):k);j++)
&&&&&&&&&&&&& if(distance(t[i],t[j]) & d1)&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&& d1 = distance(t[i],t[j]);&&&&&&
&&&&&& if(d1&d)
&&&&&&&&&& d=d1;&
void main()
&&& int n1,n2;
&&& cout&&&请分别输入S1集合和S2集合中点的个数:&&&
&&& cin&&n1&&n2;
&&& cout&&&请输入S1集合中的点坐标(横坐标，纵坐标):&&&
&&& //输入数据，并同时合并s1与s2到s中
&&& for(i=0;i&n1;++i)
&&&&&& cin&&s1[i].x&&s1[i].y;
&&&&&& s1[i].flag = 1;
&&&&&& s[i] = s1[i];
&&& cout&&&请输入S2集合中的点坐标(横坐标，纵坐标):&&&
&&& for(i=0;i&n2;++i)
&&&&&& cin&&s2[i].x&&s2[i].y;
&&&&&& s2[i].flag = 2;
&&&&&& s[n1+i] = s2[i];
&&& fast_sort_X_Y(s,0,n1+n2-1,0);
&&& cout&&&最短距离为：&&&
&&& cout&&cp(s,0,n1+n2-1)&&;
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