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欧氏距离-曼哈顿距离
1584 连接所有点的最小费用(kruskal 算法最小生成树)
连接点[xi,yi]和点[xj,yj]的费用为它们之间的
曼哈顿距离
:|xi-xj|+|yi-yj|,其中|val|表示val的绝对值。请你返回将所有点连接的最小总费用。
smalllxp
·
2020-09-15 22:46
力扣
并查集
树
c++计算两点之间的距离(
欧氏距离
)
距离公式:在C++中实现时,用到了math.h文件中的pow(doublex,doubley)函数,这个函数的功能是求x的y次幂,例子如下:#include#includeusingnamespacestd;intmain(){doublex=2,y=8,z;z=pow(x,y);//计算x的y次方cout#includeusingnamespacestd;floattwoPointDistanc
Mr_AndyWJ
·
2020-09-15 15:57
C++
计算两点之间的欧式距离
BZOJ2716: [Violet 3]天使玩偶(CDQ分治)
传送门题意:给n个点,每个点出现有先后顺序,求给定位置在给定时间
曼哈顿距离
最近的点。题解:CDQ分治感觉自己CDQ写炸了,常数很大。首先拆分成4个区域。
DZYO
·
2020-09-15 14:59
分治
PyTorch入门(六):通过例子学习PyTorch
该网络有一个单独隐藏层,使用梯度下降适应随机数据,最小化输出和标签的
欧氏距离
。张量(Tensors)引入PyTorch之前,首先用numpy实现网络。Numpy提供一个n维数组,以及
糊小胡
·
2020-09-15 12:42
PyTorch学习
Mahalanobis距离(马氏距离)的“哲学”解释
讲解教授:赵辉(FROM:UESTC)课程:《模式识别》整理:PO主基础知识:假设空间中两点x,y,定义:欧几里得距离,Mahalanobis距离,不难发现,如果去掉马氏距离中的协方差矩阵,就退化为
欧氏距离
景语
·
2020-09-15 10:11
其他
Isomap
MDS降维的原则是保持点之间的距离不变,它用的距离计算公式是
欧氏距离
。如果距离计算公式换为地理距离,就是Isomap算法。直接求地理距离不好求,所以用多个欧式距离的和模拟地理距离。
fxnfk
·
2020-09-15 00:27
STAT
442/842
Data
Visulation
isomap
BZOJ 3757 苹果树 树上莫队
思路:比较裸的树上莫队,写出来之后,很慢,怀疑是分块的缘故,然后果断找了当年比赛的标称交上去,瞬间rk1,大概看了一眼,他好像是直接用DFS序+
曼哈顿距离
最小生成树搞的,为什么会比分块快?
16bit戦争
·
2020-09-14 19:59
BZOJ
Atcoder Beginner Contest 178E 题解
题目链接题目大意在平面直角坐标系中给出nnn个点(n≤2⋅105)(n\le2\cdot10^5)(n≤2⋅105),需求出两点之间最大的
曼哈顿距离
解题思路首先,我们枚举每一个点(x,y)(x,y)(x
_Wolverine
·
2020-09-14 18:44
题解
AtCoder
机器学习算法之KNN
3、代码实现这里,选用了
欧氏距离
,k的默认值为3,使用了sklearn提供的digits数据集来进行测试。'''Input:X_train:(M,N)matrixy_train:(M
风浅安然
·
2020-09-14 17:41
机器学习
python 计算向量
欧氏距离
numpy
转自:http://blog.csdn.net/sscssz/article/details/52456848给定两个向量,计算欧式距离直接调用numpy中的几个函数就行了这种东西,绝对不要自己写,哈哈涉及到怎么将list转化为numpy的array[python]viewplaincopydefcalEuclideanDistance(vec1,vec2):dist=numpy.sqrt(num
yeizisn
·
2020-09-14 09:23
python
机器学习问题方法总结
大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数,Χ2统计量,剪枝朴素贝叶斯非参数估计,贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别,特征向量求解K最邻近相似度度量:
欧氏距离
、街区距离、编辑距离、
brilliantyoho
·
2020-09-14 06:42
machine
learning
BZOJ-2716-天使玩偶angel-CDQ分治
描述先给出n个点,然后有m个操作,(1,x,y)表示查询离(x,y)最近点的
曼哈顿距离
,(2,x,y)表示插入点(x,y).分析不会做...又照着别人的代码打了一遍...CDQ分治总想不到思路比较关键的几个地方是
gohsyi
·
2020-09-14 04:36
题解
[BZOJ2716][天使玩偶angel][CDQ分治]
[BZOJ2716][天使玩偶angel][CDQ分治]题目大意:先给出n个点,然后有m个操作,(1,x,y)表示查询离(x,y)最近点的
曼哈顿距离
,(2,x,y)表示插入点(x,y)。
g1n0st
·
2020-09-14 03:06
Bzoj
CDQ分治
2017
bzoj 2468 kdtree
此处的距离是
曼哈顿距离
即(|x1-x2|+|y1-y2|)。
蒟蒻的ACMer
·
2020-09-14 01:34
kd-tree
BZOJ2648/2716:SJY摆棋子/[Violet]天使玩偶(K-D Tree)
此处的距离是
曼哈顿距离
即(|x1-x2|+|y1-y2|)。
weixin_33816300
·
2020-09-14 01:05
KNN K近邻
基本思路求出某个样本与其他样本的距离,它的标签就是他最近的K个样本的标签距离度量
欧氏距离
曼哈顿距离
lpl_plp距离https://blog.csdn.net/qq_21768483/article/details
Matrix-yang
·
2020-09-14 00:06
机器学习
基础入门
BZOJ 2648 SJY摆棋子 / 2716 Violet 3 天使玩偶 K-D树
题目大意:平面上有一些点,问一个点周围离它最近的点的
曼哈顿距离
是多少。支持动态加点。思路:CDQ分治可以离线解决,但是SJY是卡CDQ的,天使玩偶可以过。
16bit戦争
·
2020-09-14 00:08
BZOJ
ORB图像匹配
3.特征点之间的匹配:计算两幅图像中特征点的相似度,如
欧氏距离
、Hausdoff、马氏距离等。4.去除错误
大别山124
·
2020-09-13 14:24
机器学习
1、机器学习分为有监督和无监督学习,标志是有无标签2、无监督学习的代表是聚类和降维3、
欧氏距离
曼哈顿距离
马氏距离:距离与尺度无关,会将每个属性标准化。
傻逼LY
·
2020-09-13 09:33
科学
机器学习
AP聚类算法
它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如
欧氏距离
);也可以是不对称的,即两个数据点互相之间的相似度不等。
青莲太初
·
2020-09-13 07:57
BZOJ 2716: [Violet 3]天使玩偶 [CDQ分治]
传送门题意:维护二维点集P,支持以下两个操作(1)插入点(x,y)(2)给定询问(x,y),求点集中离询问点最近的点距离定义为
曼哈顿距离
Dis(P1,P2)=|x1-x2|+|y1-y2|n,m#include
weixin_34087503
·
2020-09-13 06:29
bzoj2716: [Violet 3]天使玩偶
id=2716由于距离定义为
曼哈顿距离
,我们先将绝对值符号去掉。这时可以分为四种情况,但是我们可以对点的横纵坐标进行一些处理(处理方法可以看程序),可以使四种情况都变为一种:Ax>Bx,Ay>By。
weixin_30881367
·
2020-09-13 03:53
php
自动寻路算法(A*算法)分享
二、什么是
曼哈顿距离
?
曼哈顿距离
(Manhattandistance):两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离,即D(I,J)=|XI-XJ|+|YI-YJ|。
hanqingwang
·
2020-09-12 20:18
java
bzoj 1604: [Usaco2008 Open]Cow Neighborhoods 奶牛的邻居
你会发现她们已经结成了几个“群”.每只奶牛在吃草的时候有一个独一无二的位置坐标Xi,Yi(l≤Xi,Yi≤[1..10^9];Xi,Yi∈整数.当满足下列两个条件之一,两只奶牛i和j是属于同一个群的:1.两只奶牛的
曼哈顿距离
不超过
accepoc
·
2020-09-12 20:07
STL
并查集
BZOJ 2648/2716 SJY摆棋子/[Violet 3]天使玩偶 kd tree
此处的距离是
曼哈顿距离
即(|x1-x2|+|y1-y2|)。
MyZhY
·
2020-09-12 19:14
kd-tree
BZOJ 2716/2648 SJY摆棋子
此处的距离是
曼哈顿距离
即(|x1-x2|+|y1-y2|)。
DancingZ
·
2020-09-12 18:48
数据结构
kd-tree
模式识别相似性测度距离计算---欧式距离
欧氏距离
定义:
欧氏距离
(Euclideandistance)是一个通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个点之间的真实距离。
搬砖小松鼠
·
2020-09-12 14:18
模式识别
模式识别相似性测度距离计算---马氏距离
与
欧氏距离
不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scale-invariant),即独立于测量尺度。
搬砖小松鼠
·
2020-09-12 14:18
模式识别
2 模式识别-相似性测度-样本集
武汉理工大学资源郭志强
欧氏距离
缺点:会受到量纲,的影响不同的量纲表示不同分量,会有不同的距离结果线性代数中相似矩阵中的T是什么意思?
EMB看灯夜
·
2020-09-12 14:44
计算机模式识别
聚类算法概述1--相似性度量
1:距离1)Lrnorm距离:如果是L1norm,那就是绝对值/
曼哈顿距离
(Manhattandistance),d(i,j)=|xi-xj|+|yi-yj|。
向灯塔而行
·
2020-09-12 13:14
机器学习
bzoj2716: \[Violet 3\]天使玩偶 cdq分治
曼哈顿距离
bzoj2716:[Violet3]天使玩偶DescriptionInputOutputHINT分析关键在于每个点的答案可以分成四个方向考虑。所以可以旋转四次坐标系,然后把绝对值去掉。剩下变成询问一个点下方最大值。用主席树/cdq分治都可以似乎确凿是卡了空间的,所以主席树没救了。老老实实cdq代码#include#include#includeconstintN=1e6+10;intri(){ch
lvzelong2014
·
2020-09-12 13:36
分治结构-cdq分治
数据结构-线段树&&树状数组
BZOJ2716 [Violet 3]天使玩偶 【CDQ分治】
输出样例//见原题提示题解我们将
曼哈顿距离
式子中的绝对值去掉,每次只考虑x,y比当前点小的更新答案。
weixin_30258027
·
2020-09-12 12:04
[Google] 平面上有很多点( x,y均为整数) ,求一个点 ,使该点到 所有点的
曼哈顿距离
和 最小
本博客致力于方便程序员交流各类程序问题主要是笔试面试题目及经验),参与方式:各位请投稿到
[email protected]
,标题参考格式:xxx大学-xxx公司xxx大学:投稿人母校;xxx公司:投稿人应聘的公司正文写清楚题目即可;(如果能附上自己对题目的理解和答案,更好)接收到投稿以后,有两个动作:1)公布在本blog上;2)邀请加入到一个专门的讨论组,方便后续的讨论,互相学习,提高
hackjobs
·
2020-09-12 07:23
google
3094Escape from Enemy Territory——zoj
思路因为题中说了
曼哈顿距离
所以在遍历中每走一步就是一个距离就缩小了难度(业界良心。。)又说要找最小最大距离。。
SAuppp
·
2020-09-12 06:56
二分
搜索
曼哈顿MST学习笔记
定义
曼哈顿距离
:平面上两点\((x_1,y_1)\)和\((x_2,y_2)\)之间的
曼哈顿距离
为:\(|x_1-x_2|+|y_1-y_2|\)(为了方便我们之后简称为\(dis\))曼哈顿MST:平面上若干个点
anxie6422
·
2020-09-12 05:49
数据结构与算法
[POJ2728]Desert King(01分数规划)
题目描述传送门题意:给出n个点的坐标和海拔,两个点之间的距离为
欧氏距离
,花费为海拔差,求一个生成树,满足每公里的花费最小题解一个裸的最优比率生成树问题二分R,然后每条边权记为di=costi−R∗leni
Clove_unique
·
2020-09-12 05:27
题解
01分数规划
Atitti knn实现的具体四个距离算法
欧氏距离
、余弦距离、汉明距离、
曼哈顿距离
Atittiknn实现的具体四个距离算法
欧氏距离
、余弦距离、汉明距离、
曼哈顿距离
1.Knn算法实质就是相似度的关系11.1.文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用
attilax
·
2020-09-12 00:26
软件功能标准化
ide
lib
framework类库框架
KD_Tree 【bzoj2648 && bzoj2716】SJY摆棋子 && [voilet 3] 天使玩偶
题目大意:维护一堆点,支持插入一个点和查询距离一个给定的点的
曼哈顿距离
最近的点。
Todobe
·
2020-09-12 00:03
bzoj
KD-Tree
【python】 计算向量
欧氏距离
的小代码 numpy
给定两个向量,计算欧式距离直接调用numpy中的几个函数就行了这种东西,绝对不要自己写,哈哈涉及到怎么将list转化为numpy的arraydefcalEuclideanDistance(vec1,vec2):dist=numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(vec1-vec2)))returndistv1=[1,2]v2=[2,3]v1=numpy.array(v1)
sscssz
·
2020-09-11 20:53
leetcode
Python
numpy
用numpy高效计算
欧氏距离
在各类算法中,距离的计算极其常见,用numpy来计算效率非常的高,其计算方式也有很多。个人认为最直观也非常高效的一种方式如下:首先看二维欧式距离的公式定义d=,三维、四维等等继续扩展即可。那么就依据公式的定义,我们直观的来设置计算公式,废话不多说直接见代码:importnumpyasnpa=np.arange(16).reshape(4,4)x1=a[0]x2=a[1].reshape(4,1)y
walking_visitor
·
2020-09-11 19:12
Python
HDU 3085 Nightmare Ⅱ 双向BFS
,然后最后处理答案,严重超时,然后上网看题解,发现是双向BFS就一秒一秒走就行,男的一秒走3,女的一秒走1,然后走过的分别赋值男女标记,当走到对方的标记时就是答案了然后有一个不能走的地方和两个鬼的位置
曼哈顿距离
搞一下就行
weixin_30542079
·
2020-09-11 17:39
HDU3085 NightmareⅡ 双向BFS
每个鬼占据的区域每秒可以向四周扩张2个单位距离,并且无视墙的阻挡,也就是在第k秒后所有与鬼的
曼哈顿距离
不超过2k的位置都会
正月看飞雪
·
2020-09-11 16:13
搜索
《精通特征工程》读书笔记
原始数据的数值表示正确的特征应该适合当前的任务,并易于被模型所使用特征工程:在给定数据、模型和任务的情况下设计出最合适的特征二、数值型数据合理性检查:正负等考虑特征的尺度:kmeans、knn、径向基核函数、所有使用
欧氏距离
的方法均需要
cczengli
·
2020-09-11 11:50
BZOJ2716天使玩偶
建立正常的平面直角坐标系,首先我们只考虑在目标点左下角的点对目标点的贡献,由于左下点的横纵坐标都小于目标点,那么
曼哈顿距离
就可以化简了,绝对值去掉后,得到$x2+y2-(x1+y1)$,那么我们的目标就转化为了求横纵坐标以及时间轴都小于目标查询点的更改点所作出的贡献
weixin_30538029
·
2020-09-11 10:20
数据挖掘和机器学习中距离和相似度公式
距离:闵可夫斯基距离公式,也叫Lp范数:当p=1时,变为
曼哈顿距离
公式,也即L1范数:当p=2时,变为欧式距离公式,也即L2范数:衡量空间中点的绝对距离,对绝对数值敏感。
杨良全
·
2020-09-10 18:22
数据挖掘
赛码网刷题记录acmcoder
说明赛码网代码均在我的Github基本算法约会【难度】★☆☆☆☆【通过率】68%【题解】求出
曼哈顿距离
s‾\overliness,声称的距离sss不能比s‾\overliness小并且考虑到走过了必须要折返所以要满足
lordofadventure
·
2020-09-10 14:20
KNN分类算法及其改进
一般有两种方法计算相似度:(1)
欧氏距离
,两个标准化的文本向量a,b之间的
欧氏距离
为:(2)余弦距离,计算两个向量的余弦夹角:该分类算法的基本思路是:在给定新文本后,考虑在训练文本集中与该测试文本距离最近
boom_j
·
2020-09-10 12:35
【HDU 1010】顺序刷题 Tempter of the Bone (dfs 奇偶剪枝)
最基础的可行性剪枝->如果现在剩余的可走步数已经严格小于当前位置和终点位置的
曼哈顿距离
,则剪掉,不过这个剪枝的效果并不够好。稍
yashem66
·
2020-08-26 13:40
用java编写
欧氏距离
,标准
欧氏距离
,以及当输入是一个矩阵时返回一个
欧氏距离
数组
需要了解更多关注:https://blog.csdn.net/linbossdebokeqq交流群:651587317packageoushijuli;publicclasstest{/***两个向量可以为任意维度,但必须保持维度相同,表示n维度中的两点*欧式距离*@paramvector1*@paramvector2*@return两点间距离*/publicvoidsim_distance(do
just to test
·
2020-08-25 17:54
Java
数据降维之多维缩放MDS(Multiple Dimensional Scaling)
我们的目标是用不同的新的k维向量(k<
欧氏距离)。
bo o ya ka
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2020-08-25 09:36
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