要解决这个问题，我们需要找到一种排序方式，使得点Q移动到点集point_set中每个点的总路程最短。这实际上是一个**旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）**的变种，但我们关注的是点Q到每个点的总距离，而不是访问所有点后再回到起点的路径。

解决方案

由于TSP是一个NP难问题，我们使用贪心算法来找到一个近似最优解。贪心算法每次选择当前最优的解，希望最终得到全局最优解。

步骤

1. 计算距离：计算点Q到点集point_set中每个点的距离。
2. 排序点集：根据点Q到每个点的距离对点集point_set进行排序。
3. 计算总路程：计算点Q到排序后的点集point_set中每个点的总路程。

C++代码示例

以下是使用贪心算法的C++代码示例：

代码解释

1. distance函数：计算两点之间的欧几里得距离。
2. sortByDistance函数：根据点Q到每个点的距离对点集进行排序。我们使用std::pair<double, cv::Point>来存储每个点及其到点Q的距离，然后使用std::sort按照距离从小到大排序。最后，我们提取排序后的点集。
3. totalDistance函数：计算点Q到排序后的点集point_set中每个点的总路程。
4. main函数：定义点集和点Q，调用sortByDistance函数对点集进行排序，调用totalDistance函数计算总路程，并输出结果。

总结

通过使用贪心算法，我们根据点Q到每个点的距离对点集point_set进行了排序，从而使得点Q移动到点集里的每个点的总路程最短。这种方法简单且高效，适用于大多数实际应用场景。对于更大规模的问题，可以考虑使用其他更复杂的启发式算法，如动态规划或遗传算法。