Python | 计算街区距离

简介

在计算机科学中，街区距离（Manhattan distance）是一种衡量两点之间的距离的度量方法。与直线距离不同，街区距离是沿着网格形状的路径（如街道）的距离，因此又被称为曼哈顿距离或城市街区距离。

本文将介绍如何使用Python编写代码来计算街区距离。

方法

街区距离是通过在水平和垂直方向上计算两点之间的差距来计算的。在二维坐标系中，两个点的街区距离可以通过以下公式计算：

distance = |x2 - x1| + |y2 - y1|

其中 (x1, y1) 和 (x2, y2) 是两个点的坐标。

示例代码

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python计算街区距离：

def manhattan_distance(x1, y1, x2, y2):
    distance = abs(x2 - x1) + abs(y2 - y1)
    return distance

# 示例用法
x1, y1 = 0, 0
x2, y2 = 3, 4

distance = manhattan_distance(x1, y1, x2, y2)
print("街区距离：", distance)

在上述代码中，我们定义了一个名为 manhattan_distance 的函数，它接受四个参数：两个点的 x 和 y 坐标。函数内部使用绝对值函数 abs() 来计算每个坐标轴上的差距，并将其相加得到街区距离。最后，我们使用示例坐标 (0, 0) 和 (3, 4) 来调用这个函数，并打印出计算得到的街区距离。

总结

通过使用Python编写的简单代码片段，我们可以方便地计算两个点之间的街区距离。街区距离是一个常用的度量方法，特别适用于城市或网格结构中的距离计算。在实际应用中，我们可以根据需要将街区距离应用于路径规划、模式识别等领域。