k近邻算法是一种基本的分类和回归方法，这里只实现分类的k近邻算法。k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻算法不具有显式的学习过程，实际上k近邻算法是利用训练数据集对特征向量空间进行划分。将划分的空间模型作为其分类模型。

2018年4月1日愚人节，我第一次参加了有关计算机算法类比赛“蓝桥杯”，这篇算是经验总结和题目回顾，水平有限，有不妥之处欢迎留言批评指正，也可以加QQ891465170交流~下面进入正题：