p=24658 圆填充Circle packing算法 已经开发了大量确定性和随机性的圆填充算法。 RepelLayout 通过成对排斥迭代移动圆圈来搜索非重叠布局。圆的位置被限制在一个矩形区域内。...为避免边缘效应，可以将边界区域视为环面，例如，推到左侧边缘的圆将重新进入右侧边缘的边界区域。这是一种非常简单且效率相当低的算法，但通常会产生良好的结果。...ProgressiveLayout 连续放置圆，使每个圆与先前放置的两个圆在外部相切。该算法是确定性的，尽管可以通过改变输入圆圈的顺序产生不同的布局。它非常高效，因此适用于处理大型数据集。...切线图和结果堆积 GraphLayout 实现了算法的基本版本。下面的例子产生一个类似于上图的布局： ## 切线列表。矢量元素是圆 ID。...本文摘选《R语言圆填充( CIRCLE PACKING)算法圆堆图圆形空间填充算法可视化》
复杂链表的复制 题目 运用拆接-拆分法，可以使得random始终可以获取到原节点的random。
一、题目 1、算法题目 “给定数组，计算数组转化为高度图后能储存最大的雨水量。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：42....接雨水 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。...示例 1： 输入：height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 输出：6 解释：上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接...示例 2： 输入： height = [4,2,0,3,2,5] 输出： 9 二、解题 1、思路分析 这个题就是求数组中两个最高的元素，最简单的方法就是从左向右和从右向左，分别判断并记录左右边的最大高度...维护一个单调栈，单调栈存储的是下标，满足从栈底到栈顶的下标对应数组中的元素递减，然后从左到右遍历数组，遍历到i处时，如果栈内有两个元素，栈顶元素top，下一个元素left，这样就可以得到一个可以接雨水的区域
注：基数排序中：r是关键字的基数，d是长度，n是关键字的个数 1.插入排序 基本思想：在序号i之前的元素(0到i-1)已经排好序，本趟需要找到i对应的元素x (...
---- 本文将依次介绍上述八大内部排序算法。 算法一：插入排序 ?...插入排序是一种最简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。...希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。...这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。点击这里了解常用的加密算法。 算法步骤： 1）比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。...递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
如题，今天来看两个算法实现。 求和圆内接的正多边形 方法参数有： center：圆心位置； start：正多边形上的一个点，和 center 的距离即圆的半径； count：多边形边数。...算法实现： /** * 计算和圆内接的正多边形 * @param center 圆心 * @param start 起点 * @param count 边数 */ export const getInternalTanRegularPolygon...求和圆外切的正多边形 外切要求的效果如下，start 为多边形其中一边的中点，其他同上。 思路是计算一个新的起点 start，然后应用前的的外切方法。...如果你不知道线性插值是什么，可以看我的这篇文章： 《平面几何算法：求点到直线和圆的最近点》 算法实现： /** * 计算和圆外切的正多边形 * @param center 圆心 * @param...外切正多边形，可以转换为求内接，只需要用三角函数和线性插值计算等价的内接下的起点。 我是前端西瓜哥，关注我，学习更多平面几何知识。
算法： 接雨水的题目在leetcode上面出现了两次，不过解法却很不相同，一类是简单的双指针使用场景；一类是栈的典型实用。 这类题目的关键在于对题目的理解，以及拆解成简单的问题。...题目1: 算法：核心在于读懂题目 描述转换成：min(h[i],h[j])*(j-1)的最大值，有了这个之后很容易想到双指针 1. 偏移的策略是，h[i]和h[j]谁小，偏移谁， 2....高1==高2:从左往右，算法同1 3....代码实现： /*算法： 先找到数组里面最高的位置，然后从两边往中间靠拢，分别计算两边的数据之和。...1.高1<高2:从左往右，第一个高的入栈，后续比他小或等于的计算数值，求和； 2.高1==高2:从左往右，算法同1 3.高1=0: 不入栈，不做计算；// 最左边 */ func trap(height
上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水）。感谢 Marcos 贡献此图。...示例1 输入： [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 输出： 6 题解 方法1（按列算） 这也是最容易理解的一种方法，我们计算每一个柱子上方的水最多有多高就行了，而这个高度取决于它的左右两边最高的柱子分别是多高
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...1、K值的选取 K值的选取将会对KNN算法的结果产生重大的影响，下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
由于圆的八分对策性，因此若已知圆弧上一点P(x,y),则可以得到另外7个对称点：(x,-y) (-x,y) (-x,-y) (-y,x) (-y,-x) (y,x) (y,-x) 。...中点画圆算法的步骤 决策参数取决于下一点$(x_k+1,y_k-1/2)$ 是在圆内还是圆外，如果圆内，则$y_k$更接近圆周边界，否则是$y_k-1$ 输入圆半径r和圆心$(x_c,y_c)$,并得到圆周...$(x_{k+1},y_k)$,并且 $p_{k+1} = p_k + 2x_{k+1}+1$ 否则，圆的下一点是$(x_k+1,y_k-1)$,并且 $p_{k+1} =p_k+2x_{k+1}...确定在其他七个八分圆中的对称点。...将每个计算出的像素位置(x,y)移动到圆心在$(x_c,y_c)$的圆的路径上，并画坐标值: $x=x+x_c$, $y=y+y_c$ 重复步骤3到步骤5，直至x>=y 。
今天我们来学习平面几何算法，求点到直线和圆的最近点。 这个方法还挺常用的。 比如精细的图形拾取（尤其是一些没有填充只有描边的图形）。如果光标点到最近点的距离小于某个阈值，计算图形就算被选中。...在介绍投影算法之前，我们先学习一个前置知识点：线性插值。...线性插值在数学、计算机图形学领域被广泛使用，比如贝塞尔曲线，线性贝塞尔曲线就是线性插值，还有就是本文后面会讲的最近点算法。...顺带返回 t，是因为有时候我们要保存比例值，或用作复杂算法的后续运算。 最短距离 d 可不返回，在外面需要时再算。d 可用于实现高精度拾取算法，当 d 小于某个阈值时，认为线条被选中。...demo 地址为： https://codepen.io/F-star/pen/RwdzMwz 点到圆上的最近点 圆和求直线最近点一样，需要求 t。
KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单
作 者：柳行刚 编 辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...下面是next数组和匹配算法参照代码。
发现一个奇怪的现象，就是我只要用下面这张图像以后，我的轮廓分析算子运行时间就会慢的让我怀疑人生： 于是我仔细走查了一遍代码，发现有一个API函数可能是导致这个问题根本原因，这个函数就是我在求取OpenCV的最大内接圆使用的
②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度 ，最多增加logn次 这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值 关于倍增法链接 查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...1,所以后面的状态表示为f[t][y-2^t+1] 所以x到y的最小值表示为f(f[t][x],f[t][y-2^t+1])，所以查询时间复杂度是O（1） ④所以O(nlogn)预处理，O(1)查询最值...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1最
最常见最经典的例子是求圆周率pi的值。如下图所示： ? example 正方形内有一内接圆，假如圆的半径为r，则圆与正方形的面积比为pi/4。...假如我们向这个正方形内撒石子，撒很多次，且这些石头的分布属于均匀分布，那么出现在圆中的石子的概率约等于圆与正方形的面积比。即pi=4 * count/n，count为在圆中的次数，n为总次数。...蒙特卡洛算法现在在强化学习中发挥了很重要的作用。 欢迎关注公众号！ 生信编程日常
有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集 工欲善其事，必先利其器。...，然后是花瓣，最里面是花蕊....是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类 就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。
但有一种算法能够帮助你更好地做出决策，那就是k-Nearest Neighbors（NN）算法， 本文将使用学生社团来解释k-NN算法的一些概念，该算法可以说是最简单的机器学习算法，构建的模型仅包含存储的训练数据集...工作原理 在其最简单的版本中，k-NN算法仅考虑一个最近邻居，这个最近邻居就是我们想要预测点的最近训练数据点。然后，预测结果就是该训练点的输出。下图说明构造的数据集分类情况。...最后，返回最频繁出现的类别标签。 Scikit-Learn实现k-NN算法 Scikit-Learn是一个机器学习工具箱，内部集成了很多机器学习算法。...现在让我们看一下如何使用Scikit-learn实现kNN算法。...结论 k-NN算法是一种简单有效的数据分类方法，它是基于实例学习的一种机器学习算法，需要通过数据实例来执行机器学习算法，该算法必须携带完整的数据集。
KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别...以上就是KNN算法在分类任务中的基本原理，实际上K这个字母的含义就是要选取的最邻近样本实例的个数，在 scikit-learn 中 KNN算法的 K 值是通过 n_neighbors 参数来调节的，默认值是...如下图所示，如何判断绿色圆应该属于哪一类，是属于红色三角形还是属于蓝色四方形？...如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被判定为属于红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆将被判定为属于蓝色四方形类。...由于KNN最邻近分类算法在分类决策时只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合
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