标题中的“最近点对.zip”表明这是一个关于计算几何领域的问题，特别是寻找二维平面上距离最近的两个点。在计算机科学中，特别是在C++编程中，这样的问题经常出现，尤其是在优化算法性能时。描述中提到“时间复杂度低于平方”，这意味着我们要讨论的算法比常见的O(n^2)算法更高效，这通常涉及到更高级的数据结构和算法，如分治法、动态规划或者空间划分技术。
在二维空间中，给定n个点，寻找最近点对的基本问题是遍历所有可能的点对并计算它们之间的距离，这会导致O(n^2)的时间复杂度。然而，通过使用更高级的算法，我们可以将这个时间复杂度降低到O(n log n)甚至更低。这里提到的“用动态规划算法实现”可能指的是Dijkstra的单源最短路径算法或者是基于树状数组的动态维护最近点对的方法。
动态规划在解决此类问题时，通常通过构建一个状态空间来记录在某一步骤中已知的最优解。在这个问题中，状态可以是已经考虑过的点的数量和当前已知的最近点对。通过迭代增加新的点并更新状态，可以逐步找到全局的最小距离。这种方法的关键在于有效地存储和更新这些状态，避免重复计算，并确保在每次迭代中都能得到当前的最优解。
在压缩包中的“最近点对.cpp”文件很可能是实现这种高效算法的C++代码。代码可能会包含以下关键部分：
1. 数据结构：使用结构体或类来表示二维空间中的点，包括坐标（x, y）。
2. 初始化：设置一个初始最近点对，比如两个相距无限远的点。
3. 动态规划过程：根据点的添加顺序，不断更新最近点对，确保每个步骤都保持当前的最优解。
4. 辅助函数：可能包括计算两点之间距离的函数，以及用于动态规划状态转移的函数。
5. 输入与输出：读取点的坐标，运行动态规划算法，最后输出找到的最近点对及其距离。
动态规划算法的实现可能涉及到递归或迭代，取决于具体的设计选择。在C++中，可以利用STL库中的容器（如vector）和算法（如sort）来辅助实现。为了达到更好的效率，可能还需要使用空间数据结构，如kd树或球树，以支持快速的邻近搜索。
这个话题涵盖了计算几何、动态规划、C++编程以及算法优化等多个领域的知识。通过深入理解和实现“最近点对.zip”中的代码，开发者不仅可以学习到如何解决一个具体的工程问题，还能提升在数据结构、算法设计和编程技巧上的能力。
