KD树学习小结

几个月后的UPD: 学习完下面之后,实战中的总结: 0.比赛中正解就是kdtree的题目很少很少 1.几类优先考虑kdtree的题目: k(维度) >= 3 的题目二维平面上涉及区间标记的题目 2. 二维平面上的题目, n >= 5W 谨慎使用kdtree 非强制在线考虑cdq套数据结构(不涉及标记的话基本考虑树状数组) 强制在线考虑树状数组套主席树(该方法需要提前确定空间够不够O(nlogn2)) 几种方法的常数比较:cdq套树 < 树套树 < kdtree…

K-D树学习笔记

这东西其实就是高维二叉树?(反正我只会二维的) 大概就是把一个高维矩形按每一维分,一个点(及其子树)就表示一个高维区间,乱搞一下,就……没了? //BZOJ4066 "简单"题 //维护N*N矩形,初始全为0,支持两种操作: //1.将格子(x,y)的数字加上A //2.求(x1,y1)到(x2,y2)这个矩形内的数字和 //3.结束程序 //由于平衡性,每5000次插入就暴力重构一次 #include<algorithm> #include<iostream>…

02-17 kd树

目录 kd树一.kd树学习目标二.kd树引入三.kd树详解 3.1 构造kd树 3.1.1 示例 3.2 kd树搜索 3.2.1 示例四.kd树流程 4.1 输入 4.2 输出 4.3 流程五.kd树优缺点 5.1 优点 5.2 缺点六.小结更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ kd树 k近邻算法中讲到它有一个较为致命的缺点就是每个实例到未来新…

K-D树问题 HDU 4347

K-D树可以看看这个博客写的真心不错!这里存个版 http://blog.csdn.net/zhjchengfeng5/article/details/7855241 HDU 4349 #include <map> //KD树学习http://blog.csdn.net/zhjchengfeng5/article/details/7855241 #include <set> #include <list> #include <cmath> #include…

统计学习方法学习（四）--KNN及kd树的java实现

K近邻法 1基本概念 K近邻法,是一种基本分类和回归规则.根据已有的训练数据集(含有标签),对于新的实例,根据其最近的k个近邻的类别,通过多数表决的方式进行预测. 2模型相关 2.1 距离的度量方式定义距离 (1)欧式距离:p=2. (2)曼哈顿距离:p=1. (3)各坐标的最大值:p=∞. 2.2 K值的选择通常使用交叉验证法来选取最优的k值. k值大小的影响: k越小,只有距该点较近的实例才会起作用,学习的近似误差会较小.但此时又会对这些近邻的实例很敏感,如果紧邻点存在噪声,预测就会出错…

KD树小结

很久之前我就想过怎么快速在二维平面上查找一个区域的信息,思考许久无果,只能想到几种优秀一点的暴力. Kd树就是干上面那件事的. 别的不多说,赶紧把自己的理解写下来,免得凉了. KD树的组成以维护k维空间(x,y,……)内的KD树为例,主要由一下三部分组成: p[k],代表树上这个结点所储存的点(在题目中给出的/你自己加上的点集中的一个点). ch[2],表示它的子结点(没错,KD树是一棵二叉树) mi[k]与mx[k],mi/mx[i]代表KD树这个结点统辖的所有点的第i-1范围.比如说mi[…

利用KD树进行异常检测

软件安全课程的一次实验,整理之后发出来共享. 什么是KD树要说KD树,我们得先说一下什么是KNN算法. KNN是k-NearestNeighbor的简称,原理很简单:当你有一堆已经标注好的数据时,你知道哪些是正类,哪些是负类.当新拿到一个没有标注的数据时,你想知道它是哪一类的.只要找到它的邻居(离它距离短)的点是什么类别的,所谓近朱者赤近墨者黑,KNN就是采用了类似的方法. 如上图,当有新的点不知道是哪一类时,只要看看离它最近的几个点是什么类别,我们就判断它是什么类别. 举个例子:我们将k取3…

react学习小结(生命周期- 实例化时期 - 存在期- 销毁时期)

react学习小结本文是我学习react的阶段性小结,如果看官你是react资深玩家,那么还请就此打住移步他处,如果你想给一些建议和指导,那么还请轻拍~ 目前团队内对react的使用非常普遍,之前对react使用不多,正好我目前在做的项目也在使用react+redux,借着这个机会系统的学习下react+redux. react是什么 react是一个JavaScript类库,通过react,我们可以构建可组合的UI,也就是说,我们可以通过重用组件来组合出我们的UI.可以说react的核心…

从K近邻算法谈到KD树、SIFT+BBF算法

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动前言前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内…

dubbo学习小结

dubbo学习小结参考: https://blog.csdn.net/paul_wei2008/article/details/19355681 https://blog.csdn.net/liweisnake/article/details/63251252 https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ https://www.jianshu.com/p/b9f3f6a16911 Dubbo基本原理机制分…

KD树的极简单笔记(待后续更新)

今天(18.5.4)室友A突然问我算法怎么入门,兴奋之下给他安利了邓公的<数据结构>,然而他接着又问我能不能两周内快速入门,毕竟打算搞Machine Learning,然后掏出手机看了下他老师给的安排:python学习并实现K近邻算法/决策树/朴素XXX/支持向量机(???),两周内,四选一原来是以为我学的算法是差不多这样的才来请教,我懂个π啊不过说回来10个月前我还是摸了一把KD树,K近邻什么的我应该还记得,特写此文回忆一下并督促自己做题更新 //以下文本均无代码实现 //以后会更新补上…

从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法前言前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时…

一看就懂的K近邻算法(KNN)，K-D树，并实现手写数字识别！

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的…

统计学习方法——KD树最近邻搜索

李航老师书上的的算法说明没怎么看懂,看了网上的博客,悟出一套循环(建立好KD树以后的最近邻搜索),我想应该是这样的(例子是李航<统计学习算法>第三章56页:例3.3): 步骤结点查询标记栈内元素(本次循环结束后) 最近点最近距离说明 A B C D E F G 初始化 ABD M=空 Mdis = ∞ 初始化:先将S所在的区域找到,将经过的各个结点依次加入栈中,将查询标记初始化为0 循环 AB M=D Mdis = dis(S,D) 取出栈顶元素D,D被查询,更新D的标记为1,计算S与…

2016 ICPC青岛站---k题 Finding Hotels（K-D树）

题目链接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5992 Problem Description There are N hotels all over the world. Each hotel has a location and a price. M guests want to find a hotel with an acceptable price and a minimum distance from their locations.…

kd树和knn算法的c语言实现

基于kd树的knn的实现原理可以参考文末的链接,都是一些好文章. 这里参考了别人的代码.用c语言写的包括kd树的构建与查找k近邻的程序. code: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> #include<time.h> typedef struct{//数据维度 double x; double y; }data_struct; typedef struct kd_node{ data_…

flex学习小结

接触到flex一个多月了,今天做一个学习小结.如果有知识错误或者意见不同的地方.欢迎交流指教. 画外音:先说一下,我是怎么接触到flex布局的.对于正在学习的童鞋们,我建议大家没事可以逛逛网站,看看人家的源代码.至于怎么看?从浏览器已经生成的静态代码看(当然如果该公司的代码在github开源了,那就去github中看吧,也可以fork到自己的托管空间下创建派生自己改着玩.),或者去网站上下一些自己感兴趣的或者差不多效果的代码看.多看demo,多加学习. 一个月前看到国美金融美易理财的界面,网址:…

Python 学习小结

python 学习小结 python 简明教程 1.python 文件 #!/etc/bin/python #coding=utf-8 2.main()函数 if __name__ == '__main__': 3.物理行与逻辑行; 下面是一个在多个物理行中写一个逻辑行的例子.它被称为明确的行连接. s = 'This is a string. \ This continues the string.' print s 它的输出: This is a string. This continues…

objective-c基础教程——学习小结

objective-c基础教程——学习小结提纲: 简介与C语言相比要注意的地方 objective-c高级特性开发工具介绍(cocoa 工具包的功能,框架,源文件组织:XCode使用介绍) 简介: 1. objective-c是C语言的一个扩展集,主要由APPLE公司维护,是MAC系统下的主要开发语言. 个人认为,对于用惯了常用的C,JAVA等语言的人来说,objective-c是一中很另类,非主流的语言. 2. 开发 Mac的 UI 程序来说,使用的是 Cocoa …

PCL点云库：Kd树

Kd树按空间划分生成叶子节点,各个叶子节点里存放点数据,其可以按半径搜索或邻区搜索.PCL中的Kd tree的基础数据结构使用了FLANN以便可以快速的进行邻区搜索.FLANN is a library for performing fast approximate nearest neighbor searches in high dimensional spaces.下面是一个最基本的例子,只寻找一个最近点: #include <pcl/point_cloud.h> #include &l…

KNN算法与Kd树

最近邻法和k-近邻法下面图片中只有三种豆,有三个豆是未知的种类,如何判定他们的种类? 提供一种思路,即:未知的豆离哪种豆最近就认为未知豆和该豆是同一种类.由此,我们引出最近邻算法的定义:为了判定未知样本的类别,以全部训练样本作为代表点,计算未知样本与所有训练样本的距离,并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的唯一依据.但是,最近邻算法明显是存在缺陷的,比如下面的例子:有一个未知形状(图中绿色的圆点),如何判断它是什么形状? 显然,最近邻算法的缺陷--对噪声数据过于敏感,为了解决这个问题,我们可…

kd tree学习笔记 (最近邻域查询)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22557068 http://blog.csdn.net/zhjchengfeng5/article/details/7855241 KD树在算法竞赛中主要用来做各种各样的平面区域查询,包含则累加直接返回,相交则继续递归,相离的没有任何贡献也直接返回.可以处理圆,三角形,矩形等判断起来相对容易的平面区域内的符合加法性质的操作. 比如查询平面内欧几里得距离最近的点的距离. kdtree其实有点像搜索,暴力+剪枝. 每次从根结点向下搜索,并…

pthread多线程编程的学习小结

pthread多线程编程的学习小结 pthread 同步3种方法: 1 mutex 2 条件变量 3 读写锁:支持多个线程同时读,或者一个线程写程序员必上的开发者服务平台 —— DevStore pthread多线程编程整理 1 Introduction 不用介绍了吧… 2 Thread Concepts 1. Thread由下面部分组成: a. Thread ID b. Stack c. Policy d. Signal mask e. …

k临近法的实现：kd树

# coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt T = [[2, 3], [5, 4], [9, 6], [4, 7], [8, 1], [7, 2]] S=[7, 3] class node: def __init__(self, point): self.left = None self.right = None self.point = point self.parent = None pass def s…