SP32529 NNS - Nearest Neighbor Search

给定 $N$ 个 $d$ 维的整数坐标点，每个点的坐标表示为 $(X_1, X_2, \ldots, X_d)$。接下来会有 $Q$ 个查询。对于每个查询，提供一个 $d$ 维的点（可能不在这 $N$ 个点中），你需要计算该点到 $N$ 个点中最近的点的欧几里得距离的平方。 所有的 $N + Q$ 个点的坐标都是在 $-1\,000\,000\,000$ 到 $1\,000\,000\,000$ 间随机生成的。 两点 $A$ 和 $B$ 之间的欧几里得距离的平方计算公式为：$\sum_{i=1}^{d} (A.X_i - B.X_i)^2$。

第一行输入三个整数 $N$、$d$ 和 $Q$，分别表示点数、维度数和查询次数。 接下来的 $N$ 行中，每行有 $d$ 个整数，表示一个点的坐标。 接下来的 $Q$ 行中，每行有 $d$ 个整数，表示一个查询点的坐标。

对于每个查询，输出其结果，每个结果占一行。 ## 数据范围 - $1 \leq N, Q \leq 100\,000$ - $1 \leq d \leq 5$ - 每个坐标满足 $-1\,000\,000\,000 \leq X_i \leq 1\,000\,000\,000$ **本翻译由 AI 自动生成**