查询算法的流程 如果查询与当前结点的区域无交集,直接跳出. 如果查询将当前结点的区域包含,直接跳出并上传答案. 有交集但不包含,继续递归求解. K-D Tree 如何划分区域 可以借助下文图片理解. 我们不仅可以将 K-D Tree 理解为一个高维二叉搜索树,通过某一维标准值进行元素的划分. 还可以理解为使用一些直线(线段或射线)将整个空间划分为若干个区域,便于缩小搜索范围,以达到剪枝的目的. 2-D 查询复杂度证明 有问题请在评论区指出,谢谢! 可以知道,时间开销最大的地方在于流程中"有交集但

题目链接 给n个点, 求出每个点到离它最近的点的距离. 直接建k-d树然后查询就可以  感觉十分神奇... 明白了算法原理但是感觉代码还不是很懂... #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define pb(x) push_back(x) #define ll long long #define mk(x, y) make_pair(x, y) #define lson l, m, rt<<1 #define mem(a)

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/47606159 继上一篇中已经介绍了SIFT原理与C源代码剖析,最后得到了一系列特征点,每一个特征点相应一个128维向量.假如如今有两副图片都已经提取到特征点,如今要做的就是匹配上相似的特征点. 相似性查询有两种基本方式:1.范围查询:即给点查询点和查询阈值,从数据集中找出全部与查询点距离小于阈值的点. 2.K近邻查询:给点查询点及正整数K,从数据集中找到与查询点近期的K个数据

省赛后躺尸几天又回来更新了,内容是说好的KD树.. 具体操作从代码中感受一下 感觉已经把KD树尽量封装好了(虽然全局的D看着极不顺眼) 需要注意的是估值函数的判断条件 #include<bits/stdc++.h> #define rep(i,j,k) for(register int i=j;i<=k;i++) #define rrep(i,j,k) for(register int i=j;i>=k;i--) #define erep(i,u) for(register int

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

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[

概念就不说了吧,网上教程满天飞 学了半天才知道,kd 树实质上只干了两件事情: 1.快速定位一个点 / 矩形 2.有理有据地优化暴力 第一点大概是可以来做二维平面上给点/矩形打标记的问题 第二点大概是平面最远点对? bzoj1941 Hide and Seek 求每个点除自己以外的最近点和最远点 sol: kd 树优化暴力,对于暴力,考虑这样一个剪枝:如果一个点在某一维上隔的太远,就不搜比它远的了 把这个东西放到 kd 树上就可以了 #include<bits/stdc++.h> #defin

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

目录 网格 (Grid) 网格的应用 四叉树/八叉树 (Quadtree/Octree) 四叉树/八叉树的应用 BSP树 (Binary Space Partitioning Tree) 判断点在平面前后算法 BSP树的应用 参考 k-d树 (k-dimensional tree) k-d树的构建 k-d树的应用 参考 层次包围盒树 (Bounding Volume Hierarchy Based On Tree) 层次包围盒树的应用 参考 自定义区域 判断点是否在凸多边形区域算法 自定义区域划

传送门:pid=2966" target="_blank">点击打开链接 题意:给n个点,求对于每一个点到近期点的欧几里德距离的平方. 思路:看鸟神博客学kd树劲啊点击打开链接 kd树事实上是暴力树.,真的. . 它把一个平面划分成了非常多个小平面.每次划分的根据是平面中按x排序的点的中位数或者是按y排序的点的中位数. 建树的复杂度是稳定O(nlogn),可是查询就是大暴力了 把平面分成非常多个小平面后,相当于在平面上搜索剪枝. kd树是一颗二叉树,假如我要查找离(a,

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

一般用来解决各种二维平面的点对统计,也许一般非正解? 没时间慢慢写了,打完这个赛季后补细节 建树板子: #include <cstdio> #include <locale> #include <vector> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; inline void read(int &x) { x=; ; char ch=getchar(); wh

早上起来头有点疼,突然就想到能不能用kd树解平面最近点对问题,就找了道题试了一下,结果可以,虽然效率不高,但还是AC了~ 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1007 题目要求平面上最近点对间距离的一半. 思路如下:先建立一棵树,所有点插入树中,之后为每个点查询其最近点,枚举找到最小值.注意查询的时候不要让点自己跟自己比.个人感觉,这种写法也可以达到O(nlogn)的复杂度.建树分区间的时候,按x,y中跨度大的一个来分,应该就接近O(nl

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

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_

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

构建算法 k-d树是一个二叉树,每个节点表示一个空间范围.表1给出的是k-d树每个节点中主要包含的数据结构. 表1 k-d树中每个节点的数据类型 域名 数据类型 描述 Node-data 数据矢量 数据集中某个数据点,是n维矢量(这里也就是k维) Range 空间矢量 该节点所代表的空间范围 split 整数 垂直于分割超平面的方向轴序号 Left k-d树 由位于该节点分割超平面左子空间内所有数据点所构成的k-d树 Right k-d树 由位于该节点分割超平面右子空间内所有数据点所构成的k-d

k-d树 在计算机科学里,k-d树( k-维树的缩写)是在k维欧几里德空间组织点的数据结构.k-d树可以使用在多种应用场合,如多维键值搜索(例:范围搜寻及最邻近搜索).k-d树是空间二分树(Binary space partitioning )的一种特殊情况.[1] 可以看到,KD树是基于欧式距离度量的. 简介: k-d树是每个节点都为k维点的二叉树.所有非叶子节点可以视作用一个超平面把空间分区成两个半空间( Half-space[失效链接] ).节点左边的子树代表在超平面左边的点,节点右边的子

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树模板+全图最小生成树 标签(空格分隔): kd树+最小生成树 题目链接 题意: k维太空中有n个点,每个点可以与距离它m近的点连边,现在给你一堆点,并给出坐标,现在要建立通信网络,一些可以互相到达的点构成一个group,现在要求每个组中的最长的边的权值最小,输出组数,和最长边的最小权值数. 题解:求一个k维空间的距离某个点的前m近点很明显可以使用kd树.权值最小,很明显用最小生成树来优化全局图,最后根据其公共父节点来算一共几个组即可. kd树讲解及模板: kd树通过划分平面来建树,对于每个