Bioenv 分析通过 计算样本群落结构的距离矩阵和 环境因子的距离矩阵,计算两个距离之间的相关系数,挑选出最佳的环境因子组合: 默认情况下,计算 群落结构的距离矩阵时, 使用 Bray-Curtis 距离: 计算环境因子的距离矩阵时,使用Euliodean 欧式距离, 计算相关性,则采用 spearman 相关系数: 示例用法: > # The method is very slow for large number of possible subsets.> # Therefore onl

题解: 我脑子里都是翔??? bfs一下就行了 我居然还想什么kd tree!真是too naive,,, #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cmath> #include<cstring> #include<algorithm> #include<iostream> #include<vector> #include<map> #include<se

2252: [2010Beijing wc]矩阵距离 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 563  Solved: 274[Submit][Status][Discuss] Description 假设我们有矩阵,其元素值非零即1 a11…… a1m ……………. an1…….anm 定义aij与akl之间的距离为D(aij,akl)=abs(i-k)+abs(j-L)  Input 输入文件的第一行为两个整数,分别代表n和m. 

题目 2252: [2010Beijing wc]矩阵距离 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 256 MB Description 假设我们有矩阵,其元素值非零即1 a11…… a1m ……………. an1…….anm 定义aij与akl之间的距离为D(aij,akl)=abs(i-k)+abs(j-L)  Input 输入文件的第一行为两个整数,分别代表n和m. 接下来的n行,第i行的第 j个字符代表aij Output 输出包含N行,每行M个用空格分开

vegan 包是进行群落数据分析最常用的R包,其中的 specaccum 函数用来计算物种的累计曲线 首先看下官方示例: library(vegan) data(BCI) sp1 <- specaccum(BCI, method="random") plot(sp1, ci.type="poly", col="blue", lwd=2, ci.lty=0, ci.col="lightblue") boxplot(sp1,

CH2501 矩阵距离 描述 给定一个N行M列的01矩阵 A,\(A[i][j]\) 与 \(A[k][l]\) 之间的曼哈顿距离定义为: \(dist(A[i][j],A[k][l])=|i-k|+|j-l|\) 输出一个N行M列的整数矩阵B,其中: \(B[i][j]=min(1 \le x \le N,1 \le y \le M,A[x][y]=1)⁡{dist(A[i][j],A[x][y])}\) 即求与每个位置曼哈顿距离最近的1 \(N,M \le 1000\). 输入格式 第一行两

题意 输入矩阵m行n列(m<=500,n<=500),只含0.1,输出离每个元素距离最近的1的距离,其中距离定义为D(aij,akl)=abs(i-k)+abs(j-l). 示例: 输入: 3 4 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 输出: 3 2 1 0 2 1 0 0 1 0 0 1 解体思路 把所有1点入队,然后BFS.这样每个点只遍历一遍. 题解 #include <stdio.h> #include <queue> using namespace

描述 给定一个N行M列的01矩阵 A,A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为: dist(A[i][j],A[k][l])=|i-k|+|j-l| 输出一个N行M列的整数矩阵B,其中: B[i][j]=min(1≤x≤N,1≤y≤M,A[x][y]=1)⁡{dist(A[i][j],A[x][y])} 即求与每个位置曼哈顿距离最近的1 N,M≤1000. 输入格式 第一行两个整数n,m. 接下来一个N行M列的01矩阵,数字之间没有空格. 输出格式 一个N行M列的矩阵B,相邻两

Adonis 分析 是基于距离矩阵的多变量方差置换分析, 代码示例: 默认使用bray 距离来计算样本间的距离矩阵 参考资料: https://www.rdocumentation.org/packages/vegan/versions/2.4-2/topics/adonis https://pdfs.semanticscholar.org/038e/8869b676aa365f2afdea935edf3f2003324d.pdf

给定一个N行M列的01矩阵A,A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为: dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l|dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个N行M列的整数矩阵B,其中: B[i][j]=min1≤x≤N,1≤y≤M,A[x][y]=1dist(A[i][j],A[x][y])B[i][j]=min1≤x≤N,1≤y≤M,A[x][y]=1⁡dist(A[i][j],A[x][y]) 输入格式 第一行两个

给定一个N行M列的01矩阵A,A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为: dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l|dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个N行M列的整数矩阵B,其中: B[i][j]=min1≤x≤N,1≤y≤M,A[x][y]=1dist(A[i][j],A[x][y])B[i][j]=min1≤x≤N,1≤y≤M,A[x][y]=1⁡dist(A[i][j],A[x][y]) 输入格式 第一行两个

要注意一开始将所有为'1'的点入队,然后通过一次BFS去更新所有点的距离,直到无法更新为止. #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> using namespace std; ,,-,},dy[]={,-,,}; struct Point{int x,y;Point(const int &a,const int &b){x=a;y=b;}Point(){}}; queue<Point&g

BFS. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<queue> #define maxn 1050 using namespace std; int n,m,map[maxn][maxn],dis[maxn][maxn]; bool vis[maxn][maxn]; queue <int> q; char s[

很好奇这种 普及- 的题为什么会是权限题...... 我一开始想用枚举 + 搜索,看书后发现自己脑抽了.直接BFS即可. #include <cstdio> #include <queue> #include <cstring> struct Sta { int x, y, step; Sta(, ) { this->x = x; this->y = y; } }; ; int G[N][N], dis[N][N]; ] = {, , , -}; ] = {

SELECT  ISNULL((2 * 6378.137 * ASIN(SQRT(POWER(SIN((117.223372- ISNULL(Latitude,0) )*PI()/360),2)+COS(117.223372*PI()/180)*COS(117.223372*PI()/180)*POWER(SIN((117.223372- ISNULL(Longitude,0) )*PI()/360),2)))),0)   AS Distance  FROM RequirementOrder r

[题目链接] https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2252 [算法] 将所有是”1“的点入队,然后广度优先搜索,即可 [代码] #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define MAXN 1010 ] = {,,-,}; ] = {-,,,}; int i,j,n,m,tx,ty; int dist[MAXN][MAXN]; char s[MAXN][MAXN]; char v

题目:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2252 又没能自己想出来... 一直在想如何从每个1开始广搜更新答案,再剪剪枝,什么遇到1就不走了... 然而实际上直接多源bfs,从所有1一起开始,因为只需要找到0碰到的第一个1即可: 这样搜一遍就可以,复杂度很美. 代码如下: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<al

Analysis 就是一个裸的广搜,每次从是1的点开始找就好啦~~~ #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<queue> #define maxn 1010 using namespace std; inline int read() { ; ; char c=getchar(); ; )+(x<<)+c-'

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和lattice包里的画图函数(xyplot().splom())可以画成对列表的二维散点图,3维密度图.car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法.cwhmisc包集合里的