在目标检测任务中，常需为候选框选择一组代表性的 Anchor 尺寸。现给定 N 个矩形框的宽和高，使用基于 IOU 距离的 k-means 聚类得到 K 个 Anchor。初始化时直接取前 K 个框作为初始中心；每轮迭代将每个样本分配给距离最近的中心；随后将每个簇内样本的宽、高分别取均值并向下取整作为新中心。若达到最大迭代次数 T，或新旧中心之间的总“位移”小于 1e-4（用 d=1−IOU 作为中心间距离，并对 K 个中心求和），则停止。最终按 Anchor 面积（宽×高）从大到小输出 K 个中心。 说明与约束 1.距离度量：d = 1 − IOU，其中 IOU = 交集面积 / 并集面积，交集面积 = min(w1,w2) × min(h1,h2)，并集面积 = w1×h1 + w2×h2 − 交集面积。 2.所有距离与 IOU 的计算均用浮点；每轮更新后的中心宽、高先取均值再向下取整为整数。 3.若某簇在某轮为空，则该簇中心保持不变。 4.输出前按面积从大到小排序；若面积相同，可按宽、再按高降序作为次序规则。
第一行：N K T（以空格分隔） 接下来 N 行：每行两个整数 w h，表示一个检测框的宽与高。
输出 K 行：每行两个整数，依次为一个 Anchor 的宽与高，按面积从大到小排序。
9 3 10 100 50 30 20 10 10 102 49 98 52 29 21 31 19 11 9 9 11
100 50 30 20 10 10
考点：计算几何
限制 1 秒 / 256MB ｜ 标准输入输出
参考方向：计算几何
把几何关系转成坐标运算，用整数运算避免浮点误差。
思路框架（计算几何 通法 · 非本题专属）
实现要点：叉积 cross = x1*y2 - x2*y1；用它判断顺时针/逆时针和共线。
复杂度：时间 O(n) ~ O(n²) ｜ 空间 O(n)
该范式的通法易错点
本题在源数据中没有官方考点标签，方向由题面特征推断，仅供参考。
样例 1：输入 9 3 10 / 100 50 / 30 20 / 10 10 / 102 49 / 98 52 / 29 21 / 31 19 / 11 9 / 9 11 → 输出 100 50 / 30 20 / 10 10
初始中心为 (100,50)、(30,20)、(10,10)。
分配后每个簇的均值向下取整仍为 (100,50)、(30,20)、(10,10)，迭代收敛。
按面积排序的结果如上。
解析由校招宝本地引擎整理（依据源站考点标签 / 人工判题标注 / 题面规模信号），非官方题解，仅供思路参考。
本题来源：2025年秋招-华为-9月28号AI岗。