我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。 （这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。） 你可以按任何顺序返回答案。除了点坐标的顺序之外，答案确保是唯一的。
示例 1：
输入：points = [[1,3],[-2,2]], K = 1
输出：[[-2,2]]
解释：
(1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10)，
(-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt(8)，
由于 sqrt(8) < sqrt(10)，(-2, 2) 离原点更近。
我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点，所以答案就是 [[-2,2]]。
示例 2：
输入：points = [[3,3],[5,-1],[-2,4]], K = 2
输出：[[3,3],[-2,4]]
（答案 [[-2,4],[3,3]] 也会被接受。）
提示：
1 <= K <= points.length <= 10000
-10000 < points[i][0] < 10000
-10000 < points[i][1] < 10000
思路：
从平面上的点(x,y)到原点的距离为z，x^2 + y^2 = z^2 ,对于寻找最接近k个点离原点最近，可以转换为排序points，找出最小的k个点，排序规则改为对于两个点 点A (x,y), 点B (o,p) ，两个点的大小规则（即原点距离的比较）：
x^2 + y^2 > o^2 + p^2 则 A>B
x^2 + y^2 < o^2 + p^2 则A<B
x^2 + y^2 = o^2 + p^2 则A=B
对于排序算法，采用快速排序算法性能最好，由于只需要前K个点，可以将递归的结束条件改为当排序到第k个元素时结束递归返回,且只需要对筛选过后的左半部和右半部进行递归。
设筛选后的返回位置为tmp
当tmp < K 时 ，证明比该点小的元素还不够K个，需要往右半部递归
代码：
public int[][] kClosest(int[][] points, int K) {
if(points==null||points.length<=0)
return null;
quickSort(points,0,points.length-1,K);
int[][] result = new int[K][2];
for(int i=0;i<K;++i){
result[i][0]=points[i][0];
result[i][1]=points[i][1];
}
return result;
}
public void quickSort(int[][] points,int start ,int end,int k){
if(start>end)
return;
int tmp = partion(points,start,end);
if(tmp==k)
return;
else if(tmp>k)
quickSort(points,start,tmp-1,k);
else
quickSort(points,tmp+1,end,k);
}
public int partion(int[][] points,int start,int end){
int[] tmp = points[start];
int count = tmp[0]*tmp[0]+tmp[1]*tmp[1];
int i = start,k=end;
while (i<k){
while (i<k&&(points[k][0]*points[k][0]+points[k][1]*points[k][1])>count)
--k;
points[i] = points[k];
while (i<k&&(points[i][0]*points[i][0]+points[i][1]*points[i][1])<=count)
++i;
points[k] = points[i];
}
points[i] = tmp;
return i;
}