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AI001. 多维样本聚类器
中等通过率 60% · 提交 5 · 通过 3
华为 AI 岗K-Means浮点数模拟
算法机考高频题型改编 · 聚焦「华为 AI 岗 / K-Means」 · 难度：中等
给定 n 个 d 维样本、k 个初始聚类中心和迭代次数 t。每轮先按欧氏距离平方分配样本，距离差不超过 1e-9 时选择编号更小的中心；再用簇内均值更新中心，空簇沿用旧中心。完成固定 t 轮后输出全部中心。
这类题属于算法机考高频题型中「华为 AI 岗 / K-Means」方向的高频题型，通常考察对「华为 AI 岗 / K-Means」的建模能力与边界条件处理。掌握本题的解题思路后，可举一反三应对同类真题方向，稳步提升机考通过率。
输入描述
第一行输入四个整数 n d k t。接下来 k 行，每行 d 个整数，表示初始聚类中心。随后 n 行，每行 d 个整数，表示一个样本。
输出描述
输出 k 行，每行 d 个保留两位小数的实数，表示最终聚类中心。绝对值小于 0.0005 时输出 0.00。
示例
示例 1
输入示例
4 2 2 2 0 0 8 8 1 1 2 2 8 9 9 8
输出示例
1.50 1.50 8.50 8.50
说明：
两轮后两个簇分别稳定在左下和右上。
示例 2
输入示例
3 2 2 0 -3 4 7 -2 0 0 1 1 2 2
输出示例
-3.00 4.00 7.00 -2.00
说明：
迭代次数为 0，直接输出初始中心。
时间限制 3000 ms · 内存限制 256 MB
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