曼哈顿距离（Manhattan distance），也称为城市街区距离（City block distance）或L1距离（L1 distance），是两个点在标准坐标系上的绝对值距离之和。
对于二维平面上的两个点A(x1, y1)和B(x2, y2)，它们之间的曼哈顿距离可以通过以下公式计算：
d(A, B) = |x1 - x2| + |y1 - y2|
曼哈顿距离可以推广到更高维度的空间。对于n维空间中的两个点A(x1, x2, ..., xn)和B(y1, y2, ..., yn)，它们之间的曼哈顿距离可以表示为：
d(A, B) = |x1 - y1| + |x2 - y2| + ... + |xn - yn|
曼哈顿距离的应用非常广泛，特别是在计算机视觉、聚类分析、路径规划等领域。
以下是一个简单的Python代码示例，演示如何计算两个二维点之间的曼哈顿距离：
python
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def manhattan_distance(point1, point2):
distance = abs(point1[0] - point2[0]) + abs(point1[1] - point2[1])
return distance
示例点A和点B
pointA = (1, 2)
pointB = (4, 6)
计算曼哈顿距离
distance = manhattan_distance(pointA, pointB)
print("曼哈顿距离:", distance)
运行以上代码，将会输出点A(1, 2)和点B(4, 6)之间的曼哈顿距离为 7。
在计算机视觉中，曼哈顿距离常用于图像相似性度量、目标检测中的边界框匹配等。在聚类分析中，曼哈顿距离可以用作一种距离度量，例如K-means算法中的簇中心更新。在路径规划中，曼哈顿距离可以用作启发式函数，例如A*搜索算法中的估计代价。
《数据挖掘导论》（Introduction to Data Mining）- Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar：这本书介绍了数据挖掘的基本概念和技术，其中包括曼哈顿距离的讲解和应用示例。
《算法导论》（Introduction to Algorithms）- Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein：这本经典的计算机算法教材包含了曼哈顿距离的讨论，特别是在几何算法和近似算法方面的应用。
相关论文和研究文章：在学术搜索引擎（如Google Scholar）上搜索关键词 "Manhattan distance" 或 "L1 distance"，可以找到与曼哈顿距离相关的研究论文和文章，涵盖了不同领域的应用。
网络教程和博客文章：在网上搜索关键词 "Manhattan distance explained" 或 "L1 distance tutorial"，你可以找到很多教程和博客文章，介绍曼哈顿距离的概念、计算方法以及在不同领域的应用。
Coursera 和 Udemy：这些在线学习平台提供各种与数据科学、机器学习和计算机视觉相关的课程，其中一些课程会涉及到曼哈顿距离的讲解和实践。
