向量的距离及其计算

二维平面中的距离可以扩展到多维平面，也就是向量的距离。距离有曼哈顿（Manhattan）距离和欧几里得（Euclid，又叫欧氏）距离。
n维曼哈顿距离公式为：
d 1 ( I i , I j ) = ∑ p = 1 n ∣ I i ( p ) − I j ( p ) ∣ \\large{d_1(I_i,I_j)=\\sum_{p=1}^n|I_i^{(p)}-I_j^{(p)}|} d1​(Ii​,Ij​)=p=1∑n​∣Ii(p)​−Ij(p)​∣

n维欧几里得距离公式为：
d 2 ( I i , I j ) = ∑ p = 1 n ( I i ( p ) − I j ( p ) ) 2 \\large{d_2(I_i,I_j)=\\sqrt{\\sum_{p=1}^n(I_i^{(p)}-I_j^{(p)})^2}} d2​(Ii​,Ij​)=p=1∑n​(Ii(p)​−Ij(p)​)2 ​