我需要从大量对象中找到最多similar到所需的object。对象阵列中距离最近的对象
在这种情况下，object - 只有我们必须比较的数值的东西（例如下面的x和y coords）。
By我们是指相应值之间的差异的最小总和。 
我该如何以最快的方式做到这一点？
P.S.如果需要，可以在搜索之前排列对象数组。
P.S.S.我已经在math.stackexchange.com上问过这个问题，但有些用户说我也可以在这里找到一些东西。
这叫做distance function。最简单的就是取对应坐标的差异;取各差值的绝对值;将所有坐标加起来，这就是两组点之间的距离。用更多的代数术语：
让我们将点（Dx1，Dy1），（Dx2，Dy2），...和目标数组（Tx1，Ty1），（Tx2， Ty2），...你在上面的例子中有10个目标。
|Dx1 - Tx1| + |Dy1 - Ty1| +
|Dx2 - Tx2| + |Dy2 - Ty2| +
...
这是d和T之间的距离 这样做对所有十项具体目标，并报告最小距离目标的最佳匹配。
感谢您的回答。这是最简单明显的答案，对于小数据集来说是很好的。但不幸的是，如果我们将有大型数据阵列，那么计算它们几乎是不现实的。所以由于这个问题我问了这个问题。 –
然后你必须改进你的问题陈述。如果你想选择最小差异总和的匹配，信息论证明你必须以某种方式计算差异之和。如果您具有某些特征的数据，将它们聚类并将计算距离节省到已知距离“所需”较远的聚类是可行的。但是，该聚类需要一个不重要的计算量 - 距离。 – Prune
你能解释关于集群化的部分吗？我不明白我应该做什么。也许你可以通过我的示例在帖子中解释它？此外，我不明白如何将预计算距离存储到所需的值，如果每次需要的对象不同？ –
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@Prune我只是需要一些启动。我甚至不知道哪种语言可以解决这个问题以及如何，我不知道如何找到解决这个任务的方法。如果您对该主题有所了解，请分享它，无论使用哪种语言。 –