这个有点靠谱

实际上我用的是模拟退火算法，但是在实际编程过程中碰到了一些问题

虽然现在的效果已经相当可观了，但是我总觉得程序处理过程中有些不太严谨的地方

暂且看看大家的想法，稍后我们再讨论这个。

重点还在与数据的存储方式，若数据已经按照大小进行分类了，比如将同一数量级的放一类，计算所需的时间自然很少。

其实就是数据大不能遍历呗
既然是地区的数据，可以根据数组和地面的对应关系，
找十个分布比较均匀的点，以此为起点用梯度下降法

采用如下方法计算时间将大大降低：假设有N个数，且N=2^m(2的m次方）；
第一种方法：
    采用从小到大的排序方法： 第1次和N-1个数比较可得1个最大（最小）数，第2次和N-2个数比较可得另1个最大（最小）数，……，第N-1次和1个数比较；最终比较的次数是：
（N-1）+（N-2）+……+1=（N-1）*N/2;
第二种方法：
    首位比较，把最大（或最小）的数保存下来；第1次比较N/2次，第2次比较N/4次，第3次比较N/8，……，第m次比较N/(2^m)次；最终比较的次数是：N/2+N/4+N/8+……+1=N-1次
所以第二种方法将是时间最省的方法；