973. 最接近原点的 K 个点

1.暴力排序,新建节点类重载小于符号排序. class Solution { public: struct comb{ int index,distance; comb():index(0),distance(0){} comb(int a,int b){ index=a;distance=b; } bool operator<(const comb& x){ return distance<x.distance; } }; vector<vector<int>>…

LeetCode——973. 最接近原点的 K 个点

我们有一个由平面上的点组成的列表 points.需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点. (这里,平面上两点之间的距离是欧几里德距离.) 你可以按任何顺序返回答案.除了点坐标的顺序之外,答案确保是唯一的. 示例 1: 输入:points = [[1,3],[-2,2]], K = 1 输出:[[-2,2]] 解释: (1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10), (-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt(8), 由于 sqrt(8) < sqrt(10),(-2, 2)…

【力扣】973. 最接近原点的 K 个点

我们有一个由平面上的点组成的列表 points.需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点. (这里,平面上两点之间的距离是欧几里德距离.) 你可以按任何顺序返回答案.除了点坐标的顺序之外,答案确保是唯一的. 示例 1: 输入:points = [[1,3],[-2,2]], K = 1输出:[[-2,2]]解释: (1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10),(-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt(8),由于 sqrt(8) < sqrt(10),(-2, 2) 离原点更…

leetcode-973最接近原点的K个点

leetcode-973最接近原点的K个点题意我们有一个由平面上的点组成的列表 points.需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点. (这里,平面上两点之间的距离是欧几里德距离.) 你可以按任何顺序返回答案.除了点坐标的顺序之外,答案确保是唯一的. 示例 1: 输入:points = [[1,3],[-2,2]], K = 1 输出:[[-2,2]] 解释: (1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10), (-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt(8), 由于 sq…

[Swift]LeetCode973. 最接近原点的 K 个点 | K Closest Points to Origin

We have a list of points on the plane. Find the K closest points to the origin (0, 0). (Here, the distance between two points on a plane is the Euclidean distance.) You may return the answer in any order. The answer is guaranteed to be unique (exce…

最接近原点的K个点

一.题目描述我们有一个由平面上的点组成的列表 points.需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点这里,平面上两点之间的距离是欧几里德距离你可以按任何顺序返回答案.除了点坐标的顺序之外,答案确保是唯一的示例 1: 输入:points = [[1,3],[-2,2]], K = 1 输出:[[-2,2]] 解释: (1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10) (-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt(8) 由于 sqrt(8) < sqrt(10),(-2, 2)…

Leetcode973. K Closest Points to Origin最接近原点的K个点

leetcode-973-最接近原点的K个点

题目描述: 可参考:题215 方法一:排序 class Solution: def kClosest(self, points: List[List[int]], K: int) -> List[List[int]]: points.sort(key = lambda P: P[0]**2 + P[1]**2) return points[:K] 快排+分治: class Solution: def kClosest(self, points: List[List[int]], K: int)…

LeetCode刷题总结-双指针、位运算和分治法篇

本文总结LeetCode上有关双指针.位运算和分治法的算法题,推荐刷题总数14道.具体考点分析如下图: 一.双指针 1.字符串和数组问题题号:424. 替换后的最长重复字符,难度中等题号:828. 独特字符串,难度困难题号:923. 三数之和的多种可能,难度中等 2.实际场景应用问题题号:826. 安排工作以达到最大收益,难度中等 3.元素对问题题号:986. 区间列表的交集,难度中等二.位运算 1.字符串和数组问题题号:137. 只出现一次的数字 II,难度中等题号:318.…

LeetCode：堆专题

堆专题参考了力扣加加对与堆专题的讲解,刷了些 leetcode 题,在此做一些记录,不然没几天就忘光光了力扣加加-堆专题(上) 力扣加加-堆专题(下) 总结优先队列 // 1.java中有优先队列的实现:默认是小顶堆 PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(3); maxHeap.offer(1); maxHeap.offer(2); maxHeap.offer(3); System.out.println(m…

Swift LeetCode 目录 | Catalog

请点击页面左上角 -> Fork me on Github 或直接访问本项目Github地址:LeetCode Solution by Swift 说明:题目中含有$符号则为付费题目. 如:[Swift]LeetCode156.二叉树的上下颠倒 $ Binary Tree Upside Down 请下拉滚动条查看最新 Weekly Contest!!! Swift LeetCode 目录 | Catalog 序号题名Title 难度 Difficulty 两数之…

K Nearest Neighbor 算法

文章出处:http://coolshell.cn/articles/8052.html K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法,这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法, 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法.其中的K表示最接近自己的K个数据样本.KNN算法和K-Means算法不同的是,K-Means算法用来聚类,用来判断哪些东西是一个比较相近的类型,而KNN算法是用来做归类的,也就是说,有一个样本空间里的样本分成很几个类型,然后,给定一个待分类的数据,通过计算接近自己最近…

K NEAREST NEIGHBOR 算法(knn)

K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法,这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法, 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法.其中的K表示最接近自己的K个数据样本.KNN算法和K-Means算法不同的是,K-Means算法用来聚类,用来判断哪些东西是一个比较相近的类型,而KNN算法是用来做归类的,也就是说,有一个样本空间里的样本分成很几个类型,然后,给定一个待分类的数据,通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类.你可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投…

机器学习-K近邻(KNN)算法详解

一.KNN算法描述 KNN(K Near Neighbor):找到k个最近的邻居,即每个样本都可以用它最接近的这k个邻居中所占数量最多的类别来代表.KNN算法属于有监督学习方式的分类算法,所谓K近邻算法,就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(就是上面提到的K个邻居),如果这K个实例的多数属于某个类,就将该输入实例分类到这个类中,如下图所示. 上图中有两种不同类别的样本数据,分别用蓝色正…

paper 108：系统学习数字图像处理之图像复原与重建

首先,必须注意这里所限制的处理条件. 关于图像退化/复原模型退化的图像是由成像系统的退化加上额外的噪声形成的. 1.只考虑噪声引起的退化噪声模型,包含于空间不相关和相关两种,除了空间周期噪声,这里所讨论的都是空间不相关的噪声,如高斯,爱尔兰,瑞利,指数分布,均匀分布,脉冲(椒盐)噪声等. 针对只存在噪声引起的退化,首先要估计噪声参数,然后估计噪声模型,接着做噪声滤除.此处可以选择空间滤波方法,图像增强与复原没有区别.几类滤波器的效果特性如下: 1.均值滤波当图像仅存在加性噪声时,采用均值滤…

floyd离散，最小环

Description 杭州有N个景区,景区之间有一些双向的路来连接,现在8600想找一条旅游路线,这个路线从A点出发并且最后回到A点,假设经过的路线为V1,V2,....VK,V1,那么必须满足K>2,就是说至除了出发点以外至少要经过2个其他不同的景区,而且不能重复经过同一个景区.现在8600需要你帮他找一条这样的路线,并且花费越少越好. Input 第一行是2个整数N和M(N <= 100, M <= 1000),代表景区的个数和道路的条数. 接下来的M行里,每行包括3个整数a…

神经网络训练中的Tricks之高效BP（反向传播算法）

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!里面有…

Python机器学习笔记使用sklearn做特征工程和数据挖掘

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据在做数据分析的时候,特征…

【AtCoder】AGC031

A - Colorful Subsequence 答案是 $\prod_{c = 'a'}^{'z'} (cnt[c] + 1)$ #include <bits/stdc++.h> #define fi first #define se second #define pii pair<int,int> #define mp make_pair #define pb push_back #define space putchar(' ') #define enter putcha…

AGC 007D.Shik and Game(DP)

题目链接 $Description$ 数轴上有一个人,从$0$出发到$E$,速度为$1$.数轴上还有$n$只熊,每只熊会在经过后的$T$时刻后产生一个金币.给定$E,T$以及$n$个熊的坐标$p_i$,求收集完所有金币并到达$E$的最短时间. $n\leq10^5,\quad E,T\leq10^9$. $Solution$ 令$f_i$表示当前$1\sim i$只熊的金币已经收集完,且现在在$p_i$处的最短时间. 每次一定是路过一段…

KNN算法 - 数据挖掘算法（3）

(2017-04-10 银河统计) KNN算法即K Nearest Neighbor算法.这个算法是机器学习里面一个比较经典的.相对比较容易理解的算法.其中的K表示最接近自己的K个数据样本.KNN算法是用来做归类的,也就是说,一个样本空间里的样本已经分成很几个类型,然后,给定一个待分类的数据,通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类.你可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投票决定待分类数据归为哪一类. 一个比较经典的KNN图如下: 从上图中我们可以看到,图中的有两个类型…

B. Diagonal Walking v.2

链接 [https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1] 题意二维平面从原点出发k步,要到达的点(x,y),每个位置可以往8个方位移动,问到达目的地最多可以走多少斜路如果不可以到达输出-1: 分析找规律,看代码自己琢磨代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie…

Kriging插值法

克里金法是通过一组具有 z 值的分散点生成估计表面的高级地统计过程.与插值工具集中的其他插值方法不同,选择用于生成输出表面的最佳估算方法之前,有效使用克里金法工具涉及 z 值表示的现象的空间行为的交互研究. 什么是克里金法? IDW(反距离加权法)和样条函数法插值工具被称为确定性插值方法,因为这些方法直接基于周围的测量值或确定生成表面的平滑度的指定数学公式.第二类插值方法由地统计方法(如克里金法)组成, 该方法基于包含自相关(即,测量点之间的统计关系)的统计模型.因此,地统计方法不仅具有产生预…

深蓝色 --ppt

Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval [Paper] [Code-Caffe] 1. 摘要针对图像检索问题,提出简单有效的监督学习框架 CNN网络结构能同时学习图像特征表示以及 hash-like 编码函数集合利用深度学习以逐点(point-wise)的方式,得到二值哈希编码(binary hash codes),以快速检索图像:对比卷积pair-wised方法,在数据大小上具好的扩展性. 论文思想,当数据标签…

R6

RC 的加强版是 R6 , R6 是一个扩展包,能够实现支持公共和私有字段与方法的更有效的引用类,还有一些其他强大的功能.运行以下代码安装这个包:install.packages("R6")R6 类允许我们定义类,其行为特征更类似于流行的面向对象编程语言.我们用下面的代码定义了 Vehicle 类,它既有面向用户的公共字段和方法,也有供内部使用的私有字段和方法:library(R6)Vehicle <- R6Class("Vehicle",public = l…

A Creative Cutout CodeForces - 933D (计数)

大意:给定$n$个圆, 圆心均在原点, 第$k$个圆半径为$\sqrt{k}$ 定义一个点的美丽值为所有包含这个点的圆的编号和定义函数$f(n)$为只有$n$个圆时所有点的贡献,求$\sum_{k=1}^{n}{f(k)}$ 首先注意到每个圆上的点对答案的贡献是相同的可以得到圆$x^2+y^2=c$上单个点的贡献为 $$\sum _{i=c}^n \sum _{j=c}^i j=\binom{n-c+2}{3}+c\binom{n-c+2}{2}$$ 最后再对整个圆形区域求和就行了, 固定$…

ML(5):KNN算法

K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投票决定待分类数据归为哪一类.这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法, 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法.其中的K表示最接近自己的K个数据样本.KNN算法和K-Means算法不同的是,K-Means算法用来聚类,用来判断哪些东西是一个比较相近的类型,而KNN算法是用来做归类的,也就是说,有一个样本空间里的样本分成几个类型,然后,给定一个待分类的数据,通过计算…