给出任何lat.，long。坐标，在列表中找到最接近的坐标的最快方法是什么？

在给定任何lat.，long。坐标的情况下，找到最接近的坐标的最快方法可以通过以下步骤实现：

创建一个包含所有坐标的列表，每个坐标都有对应的lat.和long.值。
计算给定坐标与列表中每个坐标的距离。可以使用经纬度距离公式（如Haversine公式）来计算两个坐标之间的距离。
将计算得到的距离与列表中的每个坐标关联起来。
对距离进行排序，以找到最接近的坐标。可以使用快速排序或其他排序算法来实现。
返回排序后的列表中的第一个坐标，即最接近的坐标。

这个方法可以通过编程语言来实现，以下是一个示例代码（使用Python）：

import math

def calculate_distance(lat1, long1, lat2, long2):
    # 使用Haversine公式计算两个坐标之间的距离
    radius = 6371  # 地球平均半径，单位为公里
    dlat = math.radians(lat2 - lat1)
    dlong = math.radians(long2 - long1)
    a = math.sin(dlat/2) * math.sin(dlat/2) + math.cos(math.radians(lat1)) * math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlong/2) * math.sin(dlong/2)
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
    distance = radius * c
    return distance

def find_closest_coordinate(coordinates, target_lat, target_long):
    distances = []
    for coordinate in coordinates:
        lat = coordinate['lat']
        long = coordinate['long']
        distance = calculate_distance(target_lat, target_long, lat, long)
        distances.append((coordinate, distance))
    
    distances.sort(key=lambda x: x[1])  # 根据距离排序
    
    closest_coordinate = distances[0][0]  # 最接近的坐标
    return closest_coordinate

# 坐标列表示例
coordinates = [
    {'lat': 40.7128, 'long': -74.0060},
    {'lat': 34.0522, 'long': -118.2437},
    {'lat': 51.5074, 'long': -0.1278},
    # 其他坐标...
]

# 给定的目标坐标
target_lat = 37.7749
target_long = -122.4194

closest_coordinate = find_closest_coordinate(coordinates, target_lat, target_long)
print(closest_coordinate)

在这个示例中，我们首先定义了一个calculate_distance函数来计算两个坐标之间的距离。然后，我们使用find_closest_coordinate函数来找到最接近给定坐标的坐标。最后，我们使用示例坐标列表和目标坐标调用这个函数，并打印出最接近的坐标。

请注意，这只是一个示例实现，实际应用中可能需要考虑更多的因素，如坐标数据的规模和性能要求。此外，根据具体的应用场景，可能还需要考虑使用空间索引（如R树）来提高搜索效率。