从候选位置中逐个选择出生点时，只让新点远离某一个旧点并不够。先看它离所有已选位置中最近的一个有多远，再选择这个最小距离最大的候选，可以明确表达分散布置的局部目标。
本篇用一组独立输入把规则展开为可重复核对的记录。先确认单位、编号及边界，再自行尝试推演，然后寻找与下面过程第一次不同的位置。所有结果只在这里写明的规则下成立，不能当作所有游戏的统一实现。
规则与输入
在二维整数地图中，两个固定位置先被占用。每轮给剩余候选计算到所有已占用点的距离平方，取最小值作为分数；选分数最高者，同分取原候选编号较小者，共选五轮。选中后立即加入已占用集合。
两固定点[[0, 0], [15, 15]] 十二候选按编号[[14, 7], [5, 11], [5, 7], [13, 6], [7, 15], [7, 2], [12, 15], [2, 12], [1, 10], [14, 6], [8, 14], [3, 9]]
逐步推演
第1轮剩余候选[编号,最近距离平方]为[[0, 65], [1, 116], [2, 74], [3, 85], [4, 64], [5, 53], [6, 9], [7, 148], [8, 101], [9, 82], [10, 50], [11, 90]]，选中7号[2, 12]，得分148；更新后的占用点[[0, 0], [15, 15], [2, 12]]。
第2轮剩余候选[编号,最近距离平方]为[[0, 65], [1, 10], [2, 34], [3, 85], [4, 34], [5, 53], [6, 9], [8, 5], [9, 82], [10, 40], [11, 10]]，选中3号[13, 6]，得分85；更新后的占用点[[0, 0], [15, 15], [2, 12], [13, 6]]。
第3轮剩余候选[编号,最近距离平方]为[[0, 2], [1, 10], [2, 34], [4, 34], [5, 52], [6, 9], [8, 5], [9, 1], [10, 40], [11, 10]]，选中5号[7, 2]，得分52；更新后的占用点[[0, 0], [15, 15], [2, 12], [13, 6], [7, 2]]。
第4轮剩余候选[编号,最近距离平方]为[[0, 2], [1, 10], [2, 29], [4, 34], [6, 9], [8, 5], [9, 1], [10, 40], [11, 10]]，选中10号[8, 14]，得分40；更新后的占用点[[0, 0], [15, 15], [2, 12], [13, 6], [7, 2], [8, 14]]。
第5轮剩余候选[编号,最近距离平方]为[[0, 2], [1, 10], [2, 29], [4, 2], [6, 9], [8, 5], [9, 1], [11, 10]]，选中2号[5, 7]，得分29；更新后的占用点[[0, 0], [15, 15], [2, 12], [13, 6], [7, 2], [8, 14], [5, 7]]。
五轮选中编号[7, 3, 5, 10, 2]，每一轮都基于此前实际选择重新比较。
怎样独立检查
逐个枚举候选与当前占用点的配对距离，找出每个候选最不利的近邻，再比较这些最小值。核对选中点在当轮确实没有更高分的替代，但不要把逐轮局部最优误称为所有点组合的全局最优。
距离平方保持距离的大小次序，本例不需要开方。障碍物、视线、路径长度和队伍平衡都没有包含在这个几何模型中；实际关卡的出生安全性不能只靠这个分数判断。增加新点后，剩余候选必须重新评分。
练习时先保存原始输入及中间结果，再只改变一个条件观察差异。重点检查空状态、相同数值、恰好到达边界和最后一步。不要为了凑出相同的最终结果而忽略较早出现的偏差，过程和结论都应能由同一套规则解释。