欧氏距离-曼哈顿距离

ZOJ-1516 Uncle Tom's Inherited Land 最大匹配

解法：其实相邻即曼哈顿距离为1，那么最经典的方式当然是黑白染色棋盘来进行构图了，但是这题数据量太大了，虽然知道会MLE或者TLE，不过还是写了一遍。
·2015-10-28 08:58

距离公式

欧氏距离 ( Euclidean Distances) 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7.
·2015-10-28 08:53

HDU4666+POJ2926【最远曼哈顿距离】

一开始就明白那个N*1《k的算法了， 可无奈删除操作耗时还是太多，最后学习了STL set,map相应的用法，方便好多。 STL真的是一个好工具 #include<iostream> #include<cstdio> #include<map> #include<set> #include<vector> #include
·2015-10-27 13:07

曼哈顿距离算法

首先介绍一下曼哈顿，曼哈顿是一个极为繁华的街区，高楼林立，街道纵横，从A地点到达B地点没有直线路径，必须绕道，而且至少要经C地点，走AC和 CB才能到达，由于街道很规则，ACB就像一个直角3角形，AB是斜边，AC和CB是直角边，根据毕达格拉斯(勾股)定理，或者向量理论，都可以知道用AC和CB 可以表达AB的长度。 在早期的计算机图形学中，屏幕是由像素构成，是整数，点的坐标也一般是整数，原因是浮点运
·2015-10-27 13:59

余弦距离、欧氏距离和杰卡德相似性度量的对比分析 by ChaoSimple

    1、余弦距离 余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。 余弦定理描述了三角形中任何一个夹角和三个边的关系。给定三角形的三条边，可以使用余弦定理
·2015-10-27 12:33

余弦距离、欧氏距离和杰卡德相似性度量的对比分析

1、余弦距离 余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。 余弦定理描述了三角形中任何一个夹角和三个边的关系。给定三角形的三条边，可以使用余弦定理求出三角形各个角的角度。假定三角形的
·2015-10-27 12:19

ML 07、机器学习中的距离度量

欧氏距离 欧氏距离是最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度
·2015-10-27 12:12

HDU 4666 Hyperspace （最远曼哈顿距离）

Hyperspace Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others)Total Submission(s): 314    Accepted Submission(s): 155 Proble
·2015-10-27 11:39

关于Mahalanobis距离的笔记

与欧氏距离不同的是它考虑到
·2015-10-26 15:21

动态时间归整/规整/弯曲(Dynamic time warping,DTW)

动态时间规整DTW在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列
weixin_34205076·2015-10-24 22:00

HDU 1533 Going Home

HDU_1533     由于图上每个点都可达，所以人和房子间的最短距离就是曼哈顿距离。建好图之后应用KM算法求二分图最优匹配即可。
·2015-10-24 09:54

bzoj2038(莫队算法

思路：对于每次询问暴力跑，但是我们注意到由于可以复用之前的结果，所以不同的计算顺序计算量可能不同，直观上来说，两个查询点的曼哈顿距离越短，需要计算的量就越小。
PlusSeven·2015-10-21 16:00

HDOJ 1043 Eight(A* 搜索)

pid=1043 思路分析： <1> 搜索算法： A*算法， Heuristic函数：曼哈顿距离 <2> 剪枝技巧： 如果8数码问题中的初始状态的逆序数为奇数(除了
·2015-10-21 13:27

HDU 4666 Hyperspace （2013多校7 1001题 最远曼哈顿距离）

Hyperspace Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others)Total Submission(s): 67    Accepted Submission(s): 32 Problem
·2015-10-21 12:17

二分图的最佳匹配(KM 算法)

KM算法求最小权二分匹配，模板题，构图很简单，直接把人当作左边的点，房子当作右边的点， 两者之间的曼哈顿距离当作权值即可。
·2015-10-21 12:04

UVA 10422 Knights in FEN

如果直接DFS，节点数是8^10，还是有些多了，但我们可以进行适当的剪枝，我想的剪枝策略有下面两个： ①当n=9时，如果空格与中心的曼哈顿距离不等于3，那么就不用再往下搜了，肯定无解。
·2015-10-21 10:44

各种距离(转)

本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离
xc1499715227·2015-10-20 10:00

BZOJ 1516 [POI2006]Mag-Warehouse 切比雪夫距离转曼哈顿距离

无SPJ解析:看完题懵了，我只会曼哈顿距离啊怎么办。然后就无聊查了下给定的那个计算公式，哇塞这居然叫切比雪夫距离。噫怎么有个链接是谈切比雪夫转化曼哈顿距离的。噫看完后我就会这道题辣！
wzq_QwQ·2015-10-20 07:00

一道曼哈顿距离的数学题

选取格子存在一个花费，而这个花费是三个格子两两之间曼哈顿距离的和（如(x1,y1)和(x,y2)的曼哈顿距离为|x1-x2|+|y1-y2|）
xiao_ju_ruo_xjr·2015-10-17 21:00

[BZOJ1108] [POI2007]天然气管道Gaz

id=1108题目大意求最小曼哈顿距离题解题目里面提到只能向下或向右走,那么就是要连接的点一定在连他的点的右下方~var xx,yy:int64; n,i,a,b:longint; beginreadln
slongle_amazing·2015-10-17 20:00

机器学习中的距离

距离”有不同的计算方法和含义欧式距离euclidean欧式距离最常用也最好理解，用于描述多维空间内的点和点之间几何距离distance(x,y)=∑i=0k(xi−yi)2−−−−−−−−−−−⎷曼哈顿距离
king523103·2015-10-14 14:22

【进阶——最小费用最大流】hdu 1533 Going Home （费用流）Pacific Northwest 2004

题意：给一个n*m的矩阵，其中由k个人和k个房子，给每个人匹配一个不同的房子，要求所有人走过的曼哈顿距离之和最短。 输入：多组输入数据。每组输入数据第一行是两个整型n, m，表示矩阵的长和宽。
mypride·2015-10-13 21:00

CodeVS2319 最近最远点对

http://codevs.cn/problem/2319/题意：给定笛卡尔平面内的若干个点，求最近两点的距离和最远两点的距离，距离是欧氏距离，点数不大于100,000。
jr_mz·2015-10-04 13:00

总结一下取点问题

做的题目那么多，出处又比较杂，于是好久没有写题解了==（就是懒那么现在总结一下一类取点问题，可以按好几种分类：整的，浮点的；一维的（循环的，非循环的），二维的；求欧几里得距离的，欧几里得距离平方的，曼哈顿距离的
the301stdoub·2015-09-22 21:00

nefu1039基地选址【三分】

网格中还有B个通讯公司，维护基站的代价是基站到最近的一个通讯公司的路程（路程定义为曼哈顿距离）。 在网格中建立基站的总代价是用户通讯代价的总和加上维护基站的代价，最小总代价。
zhou_yujia·2015-09-21 21:00

机器学习两种距离——欧式距离和马氏距离

我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。
zb1165048017·2015-09-19 20:00

CWT大逃亡 escape题解

（这里的距离指曼哈顿距离
El_Shaarawy_S·2015-09-18 17:32

CWT大逃亡 escape题解

（这里的距离指曼哈顿距离
El_Shaarawy_S·2015-09-18 17:32

poj 1984 并查集(在线查询曼哈顿距离）

给出这样的一些边，求任意指定的2个节点之间的曼哈顿距离。查询时还有第三个参数k，表示只知道图中前k条边的信息时查询，此时如果不能确定，则输出-1。思路：并查集。
dumeichen·2015-09-16 14:00

KMeans笔记 K值以及初始类簇中心点的选取

2、分别计算剩下的元素到k个簇中心的欧氏距离，将这些元素分别划归到相异度最低的簇。3、根据聚类结果，重新计算k个簇各自的中心，计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。
ZhikangFu·2015-09-14 10:00

图形中的三种常见距离

1.欧氏距离2.城市街区距离3.棋盘距离1：欧氏距离是最直观的距离，D的平方=(x1-x2)(x1-x2)+(y1-y2)(y1-y2);2.城市街区距离：D=|x1-x2|+|y1-y2|;3.棋盘距离
u011058765·2015-09-09 17:00

poj 2195 Going Home (费用流/KM)

法一：最佳完美匹配(KM算法)O(n^3)建图：求出各个房子和人的曼哈顿距离作为边权值，求最优匹配就好了。
u014679804·2015-08-21 20:00

UVAlive 3662 Another Minimum Spanning Tree 莫队算法，曼哈顿最小生成树

viewmode=contents   by---cxlove二维平面中有一些点，两点之间的距离为曼哈顿距离，求最小生成树。朴素的n个点，只能做到O(n^3)或者O(n^2lgn)。
firenet1·2015-08-21 11:00

HDU 5381 The sum of gcd （2015年多校比赛第8场）

该算法实际上是由曼哈顿距离最小生成树演变来的，由于要处理m个区间，可以将这m个区间看做二维平面上的点，那么处理这m个区间就等价于让这m点连通，且总的转移代价最小。
u014800748·2015-08-15 13:00

HDU 4862 Jump（最小费用最大流-mcmf）

Description给定一个N*M(10*10)的矩阵，每个格子里有一个数（0-9），每个格子可以一步跳到它右面或者下面的格子，花费费用为两个格子的曼哈顿距离减一。
V5ZSQ·2015-08-11 16:00

HDU 4312 最小切比雪夫距离-转化成曼哈顿距离再分治

题意：二维空间，n个点，求以某点为起点到各点的最小切比雪夫距离分析：上一道题之前已经用“分治“思想在O(n)的时间内求出了n个点，以某点为起点到各点的最小曼哈顿距离，那么我们根据二维空间切比雪夫距离和曼哈顿距离的关系
AC_0_summer·2015-08-03 18:10

HDU 4311 最小曼哈顿距离-思维&卡时间-（横纵坐标分开算，排序）

题意：有n个点，求以这n个点中的某一点为起点，到各点的曼哈顿距离和最小是多少分析：暴力枚举又要超时，这种题一般都是考思维了，多半都是用技巧找到一个高效的方法。个人觉得这题跟上一篇文章的题是一个类型。
AC_0_summer·2015-08-02 00:03

POJ 2749 && HDU 1815 Building roads（2-SAT+二分）

求使最远的牛棚间的最小距离（距离是曼哈顿距离）Input第一行包括三个整数n,A,B分别表示牛棚数量，需要连在不同s的牛棚对数需要连在相同s的牛棚对数，第二行四个整数表示s1,s2的坐标，之后A行每行两个整数
V5ZSQ·2015-08-01 18:00

HDU 4311 Meeting point-1 && HDU 4312 Meeting point-2 曼哈顿距离 与 切比雪夫距离

题目大意：给出平面上N个整点的坐标,N #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include usingnamespacestd;
u013738743·2015-07-31 23:00

基于距离的计算方法

1.欧氏距离(EuclideanDistance)欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。
hbtj_1216·2015-07-31 14:00

多校第四场 1009 hdu 5335 Walk Out(bfs+贪心)

题目分析：利用bfs找出到达右下角的曼哈顿距离最近的为0的点，因为当出现1之后，一定是通过曼哈顿路径才能得到最小解，因为任何多余的路径都会导致数位变多，而导致数大于路径短于当前路径组成的所有的数然后之后一定是走曼哈顿路径
qq_24451605·2015-07-31 10:00

RBF(径向基）神经网络 非线性函数回归的实现

径向基神将网络的神经元模型：径向基神经王阔的节点激活函数采用径向基函数，通常定义空间任意一点到某一中心之间的欧氏距离的单调函数。
qq_18343569·2015-07-26 20:21

RBF(径向基）神经网络 非线性函数回归的实现

径向基神将网络的神经元模型： 径向基神经王阔的节点激活函数采用径向基函数，通常定义空间任意一点到某一中心之间的欧氏距离的单调函数。
qq_18343569·2015-07-26 20:00

【启发式搜索】[HDU 1372]Knight Moves

估价函数就是到终点的曼哈顿距离除以3因为每走一步曼哈顿距离最多减少3，而且在所有情况下h(n) #include #include #include #include usingnamespacestd
JeremyGJY·2015-07-26 15:00

Python下opencv使用笔记（十二）（k均值算法之图像分割）

k均值（kmeans）聚类是一种最为简单的聚类方法，直接根据数据点之间的距离（欧氏距离，几何距离等等）来划分数据是属于哪一类的，当所有数据点所属的类别不在变化的时候，聚类也就完成了。
on2way·2015-07-24 11:00

I - Navigation Nightmare-poj 1984

约翰和他的邻居生活在一个村庄里，他们的道路修建的很特别，都是正东正西或者正南正北，但是呢他们用一种方式描述他们和邻居的位置，比如说 6号 在1号 东面13处，那么我们就可以计算出来这两家的曼哈顿距离，也就是
·2015-07-24 11:00

DFS+剪枝 hdu1010 Tempter of the Bone

不允许走已经走过的，告诉起点，问是否能在第T时间恰好走到终点其实就是一个DFS，只是有两个地方要注意1.vis刚开始标记后，在退出DFS的时候要去掉标记2.一定要剪枝，否则会超时剪枝可以通过奇偶剪枝，算出起点到重点的曼哈顿距离然后看曼哈顿距离的奇偶性是否和
qwb492859377·2015-07-21 15:00

手写数字识别【QT+OpenCV】

2.计算当前的测试图像与用来分类的图像之间的欧氏距离。3.找出欧式距离最小的值即为与当前测试图像最匹配的图像，即将该图像所代表的数字作为当前测试图
zhouzxi·2015-07-17 13:00

曼哈顿距离最小生成树与莫队算法

一、曼哈顿距离最小生成树曼哈顿距离最小生成树问题可以简述如下：给定二维平面上的N个点，在两点之间连边的代价为其曼哈顿距离，求使所有点连通的最小代价。
firenet1·2015-07-16 09:00

各种距离的详细解释

本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离
Allyli0022·2015-07-07 16:00
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