最远 Manhattan 距离 处理问题 K维空间下的n个点,求两点最远曼哈顿距离 思路 以二维为例介绍算法思想,即可类推到k维.对于P,Q两点,曼哈顿距离|Px-Qx|+|Py-Qy|可看作(±Px±Py)-(±Qx±Qy),不难发现Px应该与Qx的符号相同,Py与Qy符号相同,因此共四种情况.这样写的好处是,每个点可以表示成相同的形式(±Px±Py).而曼哈顿距离一定是四种情况中值最大的那种,所以要求两点最远曼哈顿距离,可以枚举所有的取符号情况,对于每种情况,维护出上述表示下n个点的最大值与

题意是,给出n个k维空间下的点,然后q次操作,每次操作要么修改其中一个点的坐标,要么查询下标为[l,r]区间中所有点中两点的最大曼哈顿距离. 思路:参考blog:https://blog.csdn.net/Anxdada/article/details/81980574,里面讲了k维空间中的最大曼哈顿距离求法,然后利用这个方案改一改,用线段树来维护这些值就好了. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long

和去年多校的CSGO一样,用状态压缩来求Manhattan距离的最大值 然后要用线段树维护一下区间最大值 /* k维空间给定n个点,两个操作 1 i b1 b2 .. bk : 修改第i个点的坐标 2 l r:询问[l,r]区间点最大的曼哈顿距离 先考虑不带修: 线段树维护区间2^5种状态的最大值 查询时只要求出相对的两个状态的最大值即可 关于这个贪心的证明: 首先因为绝对值,所以aij前面带的符号可能是-也可能是+,总共就是有关2^k种可能 那么考虑每种状态 S 的最大值,加上相对这种状态 (

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 1. Knn算法实质就是相似度的关系1 1.1. 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1 2. 汉明距离1 2.1. 历史及应用1 3. 曼哈顿距离2 3.1. SimHash + 汉明距离3 3.2. .简单共有词4 1. Knn算法实质就是相似度的关系 1.1. 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 数据挖掘的过程中,只用

题意:给定N个K维的点,Q次操作,或者修改点的坐标:或者问[L,R]这些点中最远的点. 思路:因为最后一定可以表示维+/-(x1-x2)+/-(y1-y2)+/-(z1-z2)..... 所以我们可以保存到线段树里,每次求区间最大值和最小值即可. 注意到我们可以先确定一个点的正负号,所以时间和空间节省了一半. #include<bits/stdc++.h> #define mp make_pair #define pii pair<int,int> #define F first

本文内容 用户评分表 曼哈顿(Manhattan)距离 欧式(Euclidean)距离 余弦相似度(cos simliarity) 推荐算法以及数据挖掘算法,计算"距离"是必须的~最近想搭一个推荐系统,看了一些资料和书<写给程序员的数据挖掘指南>,此书不错,推荐大家看看,讲解得很透彻,有理论有代码,还有相关网站.看完后,你立刻就能把推荐算法应用在你的项目中~ 本文先主要说明如何计算物品或用户之间的"距离",陆续会介绍推荐算法本身~ 用户评分表 大体上,推

Python实现的计算马氏距离算法示例 本文实例讲述了Python实现的计算马氏距离算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 我给写成函数调用了 python实现马氏距离源代码:     # encoding: utf-8 from __future__ import division import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import numpy as np def mashi_distance(x,y):   print

思想极度简单 应用数学知识少 效果好(缺点?) 可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 distances = [] for x_train in X_train: d=sqrt(np.sum((x_train-x)**2)) distances.append(d) distances=[sqrt(np.sum((x_train-x)**2)) for x_train in X_train] 可以说kNN是一个不需要训练过程的算法 K近邻算法是非常特殊的,可

//给定N个整数序列{A1,A2,A3...An},求函数f(i,j)=(k=i~j)Ak的求和 # include<stdio.h> void main() { ,sum1; ]={,-,,,,,-,,,-};//数组要定义的时候直接全部赋值 //int a[10];!!!!! // a[10]={1,-2,3,4,5,6, //给定N个整数序列{A1,A2,A3...An},求函数f(i,j)=(k=i~j)Ak的求和 # include<stdio.h> void main(

Tree Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 30000K Total Submissions: 12276   Accepted: 3886 Description Give a tree with n vertices,each edge has a length(positive integer less than 1001). Define dist(u,v)=The min distance between node u and v. Give an

黑白图像直方图 发布时间: 2017年7月9日 18:30   最后更新: 2017年7月10日 21:08   时间限制: 1000ms   内存限制: 128M 描述 在一个矩形的灰度图像上,每个像素点或者是黑色的或者是白色的.黑色像素点用1表示,白色像素点用0表示.现在要求你编写一个程序,计算每列上黑色像素点的个数并输出.如下图所示是一个6∗8的黑板图像. 1 1 0 0 1 1 1 1  0 1 1 0 1 0 1 0  1 1 1 1 0 1 1 0  0 1 1 0 0 1 0 0 

Levenshtein字符串距离算法介绍 文/开发部 Dimmacro KMP完全匹配算法和 Levenshtein相似度匹配算法是模糊查找匹配字符串中最经典的算法,配合近期技术栏目关于算法的探讨,上期介绍了KMP算法的一些皮毛,收到了同事的一些反馈,本期再接再厉,搜集了一些资料,简单谈谈Levenshtein相似度匹配算法,希望能抛砖引玉. 算法简介: Levenshtein distance最先是由俄国科学家Vladimir Levenshtein在1965年发明,其原理是两个字符串之间,由

D. Distance in Tree time limit per test 3 seconds memory limit per test 512 megabytes input standard input output standard output A tree is a connected graph that doesn't contain any cycles. The distance between two vertices of a tree is the length (

P3806 [模板]点分治1 题目背景 感谢hzwer的点分治互测. 题目描述 给定一棵有n个点的树 询问树上距离为k的点对是否存在. 输入格式 n,m 接下来n-1条边a,b,c描述a到b有一条长度为c的路径 接下来m行每行询问一个K 输出格式 对于每个K每行输出一个答案,存在输出“AYE”,否则输出”NAY”(不包含引号) 输入输出样例 输入 #1复制 2 1 1 2 2 2 输出 #1复制 AYE 说明/提示 对于30%的数据n<=100 对于60%的数据n<=1000,m<=50

询问树上距离为k的点对是否存在 直接n^2暴力处理点对 桶排记录 可以过 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; ; ; ], nxt[MAXM << ], Head[MAXN], ed = ; ]; ]; inline void addedge(int u, int v, int c) { to[++ed] = v; cost[ed] = c;

给定一个二叉树(具有根结点 root), 一个目标结点 target ,和一个整数值 K . 返回到目标结点 target 距离为 K 的所有结点的值的列表. 答案可以以任何顺序返回. 示例 1: 输入:root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], target = 5, K = 2 输出:[7,4,1] 解释: 所求结点为与目标结点(值为 5)距离为 2 的结点, 值分别为 7,4,以及 1 注意,输入的 "root" 和 "target&qu

下边内容内容是关于C语言经典算法 - 多维矩阵转一维矩阵的内容,应该能对码农也有好处. #include <stdio.h>#include <stdlib.h>int main(void){ int arr1[3][4] = {{1, 2, 3, 4},{5, 6, 7, 8},{9, 10, 11, 12}};int arr2[12] = {0}; int row, column, i; printf("原二维资料:n"); for (row = 0; ro

链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/549/E来源:牛客网 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 262144K,其他语言524288K 64bit IO Format: %lld 题目描述 小A来到了一个陌生的城镇,这个城镇与其它城镇之间构成了集群.城镇之间的路径都是单向的,而小A每一天都能由一个城镇走到另外一个城镇.小A将会连续走k天,直到抵达某个城镇.也许他并不能走到这个城镇,那么可以认为不存在这样的路径,也就是路径数为0

/** * @Desc 根据经纬度坐标计算两点的距离算法<br> * @Author yangzhenlong <br> * @Data 2018/5/9 18:38 */ public class LocationUtils { private static final Double PI = Math.PI; private static final Double PK = 180 / PI; /** * @Description: 根据经纬度计算两点之间的距离 * * @pa

We are given a binary tree (with root node root), a target node, and an integer value K. Return a list of the values of all nodes that have a distance K from the target node.  The answer can be returned in any order. Example 1: Input: root = [3,5,1,6

We are given a binary tree (with root node root), a targetnode, and an integer value K. Return a list of the values of all nodes that have a distance Kfrom the target node.  The answer can be returned in any order. Example 1: Input: root = [3,5,1,6,2