查找距离X1和Y1

根据提供的问答内容，查找距离X1和Y1的答案如下：

在云计算领域，查找距离X1和Y1通常指的是计算机科学中的距离度量方法。距离度量是指用于衡量两个对象之间的相似性或差异性的方法。常见的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。

1. 欧氏距离：欧氏距离是最常见的距离度量方法，它衡量两个点之间的直线距离。在二维平面上，欧氏距离可以用勾股定理来计算。在多维空间中，欧氏距离的计算公式为： d = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)
2. 优势：欧氏距离简单直观，易于理解和计算。 应用场景：欧氏距离常用于数据挖掘、模式识别、聚类分析等领域。
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4. 曼哈顿距离：曼哈顿距离也称为城市街区距离，它衡量两个点之间沿坐标轴方向的总距离。在二维平面上，曼哈顿距离可以通过横坐标和纵坐标的差值绝对值之和来计算。在多维空间中，曼哈顿距离的计算公式为： d = |x2-x1| + |y2-y1|
5. 优势：曼哈顿距离适用于衡量两个点在城市街区中的最短路径长度。 应用场景：曼哈顿距离常用于路线规划、交通流分析等领域。
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