一.概念引入         最小包围圆问题:对于给定的平面上甩个点所组成的一个集合P,求出P的最小包围圆,即包含P中所有点.半径最小的那个圆.也就是求出这个最小 包围圆的圆心位置和半径.         下面是若干性质. 有限点集P的最小包围圆是唯一的.这里约定,若P中只有一个点v,则最小包围圆是退化的,其半径为0,圆心为点v. 非退化最小包围圆可以由2个或者3个边界点定义.边界上只有两个点,则必定是直径两端,其它点都在圆内部,这个咱就不证明了. 点集P中,距离最大的2个点A.B不一定都在边界…

一.问题描述 凸集(Convex Set): 任意两点的连线都在这个集合内的集合就是一个凸集.             ⒈对于一个集合D,D中任意有限个点的线性组合的全体称为D的凸包.             ⒉对于一个集合D,所有包含D的凸集之交称为D的凸包(由此定义可以想到分治算法).         可以证明,上述两种定义是等价的.点集Q的凸包(convex hull)是指一个最小凸多边形,满足Q中的点或者在多边形边上或者在其内.下图中由红色线段表示的多边形就是点集Q={p0,p1,...…

//贪心算法解决加油站选择问题 //# include<iostream> # include<stdio.h> using namespace std; # include<algorithm> struct Node { float p, d; }; bool cmp(Node a, Node b) { return a.d < b.d; } int main() { Node node[]; float Cmax, D, Davg, distance, pr…

xsank的快餐 » Python simhash算法解决字符串相似问题 Python simhash算法解决字符串相似问题…

网络流的一些基本概念 很多同学建立过网络流模型做题目, 也学过了各种算法, 但是对于基本的概念反而说不清楚. 虽然不同的模型在具体叫法上可能不相同, 但是不同叫法对应的思想是一致的. 下面的讨论力求规范, 个别地方可能需要对通常的叫法加以澄清. 求解可行流: 给定一个网络流图, 初始时每个节点不一定平衡 (每个节点可以有盈余或不足), 每条边的流量可以有上下界, 每条边的当前流量可以不满足上下界约束. 可行流求解中没有源和汇的概念, 算法的目的是寻找一个可以使所有节点都能平衡, 所有边都能满足流…

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100…

https://blog.csdn.net/feinik/article/details/54974293 Hash算法解决冲突的方法一般有以下几种常用的解决方法1, 开放定址法:所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突,就去寻找下一个空的散列地址,只要散列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入公式为:fi(key) = (f(key)+di) MOD m (di=1,2,3,……,m-1)※ 用开放定址法解决冲突的做法是:当冲突发生时,使用某种探测技术在散列表中形成一个探测序列.沿此序列逐个单…

Going Home Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5539    Accepted Submission(s): 2907 Problem Description On a grid map there are n little men and n houses. In each unit time, every l…

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 文章声明 此文章部分资料和代码整合自网上,来源太多已经无法查明出处,如侵犯您的权利,请联系我删除. 01 什么是旅行商问题(TSP)? TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回…

如何理解C4.5算法解决了ID3算法的偏向于选择取值较多的特征问题 考虑一个极端情况,某个属性(特征)的取值很多,以至于每一个取值对应的类别只有一个.这样根据\[H(D) - H(D|A)\]可以得知后面的那一项的值为0.这样得到信息增益会很大.C4.5算法加了一个惩罚项\[H_A(D) = -\sum_{i=1}^n\dfrac{|D_i|}{|D|}\log_2\dfrac{|D_i|}{|D|}\],如果\(D_i\)越小,那么该惩罚项的值就越大.这样便解决了ID3算法的问题.…