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计算几何 平面最近 nlogn分治算法 求平面中距离最近的两

平面最近,即平面中距离最近的两 分治算法: int SOLVE(int left,int right)//求解集中区间[left,right]中的最近 { double ans...分析当前集合[left,right]中的最近,有两种可能: 1....当前集合中的最近的两同属于集合[left,mid]或同属于集合[mid,right] 则ans = min(集合1中所有点的最近距离, 集合2中所有点的最近距离...当前集合最近中的两分属于不同集合:[left,mid]和[mid,right] 则需要对两个集合进行合并,找出是否存在p∈[left,mid],q∈[mid,right...于是我们可以对temp以y为唯一关键字从小到大排序,进行枚举, 更新ans,然后在枚举时判断:一旦枚举到的与py值之差大于ans,停止枚举。最后就能得到该区间的最近

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    每周算法练习——最近问题

    一、最近问题的解释     看到算法书上有最近的问题,简单来讲最近问题要求出一个包含 ? 个的集合中距离最近的两个。...二、最近问题的蛮力解法     蛮力法是最直接的方法,就是求解任意两个之间的距离,返回坐标和最小的距离 Java代码实现 package org.algorithm.closestpair; /*...三、最近问题的分治解法     分治的思想是将一个问题划分成几个独立的子问题,分别对子问题的求解,最终将子问题的解组合成原始问题的解。...在最近问题中,首先通过一维坐标将整个空间分成坐标点个数相同的两个区间,如下图: ?...,此时,取中间的部分,因为在我们将坐标点分开的过程中,中间的可能距离比区域 ? 和 ? 上的最小值还要小, ? 。最终返回所有可能解的最小值。

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    原 初学算法-分治法求平面上最近(Cl

    本来这个算法在笔者电脑里无人问津过一段时间了,但今天正好做HDU 1007见到了这个问题,今天就来把代码分享出来吧!     ...那么最短距离一定在左半部分、右半部分、跨越左右的中的一个。      那么你可能会有疑问了:本来最近也一定在这三个区域内,这不还是相当于什么都没干吗?     还真不是。...我们可以假设通过递归得到了左边最小距离为d1,右边最小距离为d2,令δ = min(d1,d2)     如图所示,如果跨越左右的可能是最短距离,那么它也必然比δ小。...另外,可以证明对于每个矩形区域,最多尝试8个一定能找到最短距离(算法导论第33.4节有详细的证明,这里不再赘述)。     ...下面,通过这个算法,我们就可以写出一份代码来: /**  * Find closest distance in N points.

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    分治法求最近问题

    蛮力法 算法思想 蛮力法,顾名思义,即穷举所有点与之间的距离,两层循环暴力找出最近算法执行可视化如图1所示,word文档GIF静态显示,附件已含动图。...表1 分析: 由实验结果可知,蛮力法的实验值与理论值基本一致,算法的时间复杂度确实为O(n2),确实很慢。...分治法 算法思想 先进行预处理按横坐标排序,然后每次将均分成左右两个子集,最短距离的两个要么都在左子集,要么都在右子集,要么一个点在左子集中,一个点在右子集中,对于前面两种情况,问题变成递归寻找子集的最短距离...,算法执行可视化如图3所示,word文档GIF静态显示,附件已含动图。...图4 如果存在最短距离,那么一定是一边一个,所以我们需要将两边的距离算一下,实际上,我们需要对于一边的,我们需要计算距离的最多不超过4个,因为同一边的之间的距离肯定大于等于minDistance

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    每周算法练习——最近问题

    一、最近问题的解释     看到算法书上有最近的问题,简单来讲最近问题要求出一个包含 个的集合中距离最近的两个。抽象出来就是求解任意两个之间的距离,返回距离最小的的坐标,以及最小距离。...二、最近问题的蛮力解法     蛮力法是最直接的方法,就是求解任意两个之间的距离,返回坐标和最小的距离 Java代码实现 package org.algorithm.closestpair; /*...i < length; i++) { System.out.println(i + "\t" + p[i].getX() + "\t" + p[i].getY()); } // 计算出最近...double result[] = Util.closestPair(p, length); System.out.println("最近为:"); System.out.println...((int) result[0] + "\t" + (int) result[1] + "\t" + Math.sqrt(result[2])); } } 最终的结果 三、最近问题的分治解法

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    分治应用--最近问题 & POJ 3714

    问题描述 二维平面上有n个,如何快速计算出两个距离最近? 2....解题思路 暴力做法是,每个与其他去计算距离,取最小的出来,复杂度O(n2) 采用分治算法 将数据点按照 x 坐标排序,找到中位,过中位划线 x = mid_x 将数据分成2部分,递归划分,直到两个半边只有...范围内的左右才有可能距离比 d 更小(好理解) 这个范围内的,再按照 y 坐标排序,查找两个的 y 差值小于 d 的(重点在这里,见下面分析),计算其距离是否比 d 更小 ?...假如在这个范围内的有1,2,3,4,5,6六个(按 y 坐标排序),寻找距离小于 d 的,如果暴力查找,复杂度还是 n2,我们可以看出点4只有可能在其上下y坐标 ± d 的范围内找到满足距离小于...实现代码 /** * @description: 2维平面寻找距离最近(分治) * @author: michael ming * @date: 2019/7/4 23:16 * @modified

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    《python算法教程》Day10 - 平面最近问题平面最小点问题介绍代码演示

    今天是《python算法教程》的第10篇读书笔记。笔记的主要内容是使用python实现求最小点的时间复杂度为O(nlogn)的算法。...平面最小点问题介绍 在几何学中,有一个基本问题:在一个平面的n个点中,求距离最近的两个。 最直接的思路是遍历所有的,通过比较所有点的距离找出距离最近的两,即暴力算法。...具体的算法讲解可参考下述博文: https://blog.csdn.net/lishuhuakai/article/details/9133961 但运用分治法求解上述问题时,需要注意一,距离最小的两个可能不在于同一个分组的集中...minDis=dis pair=[seq[i],seq[j]] return [pair,minDis] 分治法求解 #求出平面中距离最近...(若存在多,仅需求出一) import random import math #计算两的距离 def calDis(seq): dis=math.sqrt((seq[0][0]-seq[

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    最近,我前端代码复用的一思考

    MVI 模式的目的是实现一种动态的程序设计,使后续程序的修改和扩展简化,并且使程序某一部分的重复利用成为可能。MVI 模式的核心是模型、视图、意图三个部分之间的交互。...那么,具体,我们怎么去实施呢?假设我们现在有三个端:小程序H5PC我们如何打造这样的通用的M层和P层呢?...这就比较考验我们业务的抽象能力了,我们需要将业务逻辑进行抽象,然后将这些抽象的业务逻辑进行封装,然后在不同的页面中引用这些抽象的业务逻辑。...// 通用的数据验证逻辑 } handleError(error) { // 通用的错误处理逻辑 } log(message) { // 通用的日志记录逻辑 }// 有明显差一可以写一个抽象...总结感觉,这是最近关于前端代码复用性的一些思考,前端代码复用是一个很重要的话题,是一个不能回避的问题,也是一个很难的问题。

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    原创 | 平面内有N个,如何快速求出距离最近

    大家好,我们今天来看一道非常非常经典的算法题——最近问题。 这个问题经常在各种面试当中出现,难度不低,很少有人能答上来。说实话,我也被问过,因为毫无准备,所以也没有答上来。...如果存在更快的算法,那么势必我们不能求出所有点之间的距离,但如果我们连所有的距离都没有枚举过,如何可以判断我们找到的一定是的呢?...拆分结束之后,我们只需要分别统计左边部分的最近、右边部分的最近,以及一个点在左边一个点在右边的最近即可。对于前面两种情况都很好解决,我们只需要递归就可以搞定了,但对于第三种情况应该怎么办?...我们来分析一下问题,我们在左侧随便选择一个p,我们来想一个问题,对于p而言,SR一侧所有的都有可能与它构成最近吗?...要想和p构成最近,必须在下图这个虚线框起来的范围内。 ? 这个虚线构成的框是一个长方形,它的宽是D,长是2D。这是怎么来的呢?

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    杭电 1007(最近问题,最详细的思路解析过程)

    题目链接 题意:给一系列坐标,然后让你求最近的1/2的距离!!!...思路:我一开始没怎么想,就暴力着把所有的都遍历一遍,然后每次两个坐标得到一个距离,然后每次min得到最小的距离,所有的遍历后就能得到最小距离。(超时!!!)...setprecision(2)<<minn<<endl; } return 0; } 然后我又想这个题不就是得到最小的两个坐标嘛,我就先把所有的坐标存入结构体坐标,然后的话我一个sort排序得到最近的两个坐标...{ return sqrt((a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y)); } double near(int l,int r)//利用分治法找出最近的两个的距离...{ point1[n++]=i; } else break; } sort(point1,point1+n,cmpy);//这些点按纵坐标进行升序排序

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    平面几何算法:求点到直线和圆的最近

    今天我们来学习平面几何算法,求点到直线和圆的最近。 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)。如果光标点到最近的距离小于某个阈值,计算图形就算被选中。...还比如图形编辑器的实体吸附、极轴还有正交,当靠近某条直线时,绘制会吸附到这条直线的最近上。 求最近,起名通常为 getClosestPoint(最近),或者 project(投影)。...在介绍投影算法之前,我们先学习一个前置知识: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算法。...当然在平面几何上就会表现为超出线段的范围,但它仍然符合它是在一条直线上的特征,如下图: 点到直线的最近 已知直线的两 p0、p1 组成的直线上,距离 p 最近最近

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    Python算法——最近公共祖先

    Python中的最近公共祖先(Lowest Common Ancestor,LCA)算法详解 最近公共祖先(Lowest Common Ancestor,LCA)是二叉树中两个节点的最低共同祖先节点。...在本文中,我们将深入讨论最近公共祖先问题以及如何通过递归算法来解决。我们将提供Python代码实现,并详细说明算法的原理和步骤。...最近公共祖先问题 给定一个二叉树和两个节点p、q,找到这两个节点的最近公共祖先。 递归算法求解最近公共祖先 递归算法是求解最近公共祖先问题的一种常见方法。...{}".format(p.val, q.val, lca.val)) 输出结果: 节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 这表示在给定的二叉树中,节点5和节点1的最近公共祖先是节点3。...递归算法在解决最近公共祖先问题时具有简洁而高效的特性。通过理解算法的原理和实现,您将能够更好地处理树结构问题。

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    华为OD机试 最近

    本期题目:最近 题目 同一个数轴 x 有两个的集合A={A1,A2,...,Am}和 B={B1,B2,......,Bm} A(i)和B(j)均为正整数 A、B已经按照从小到大排好序,A、B均不为空 给定一个距离R正整数,列出同时满足如下条件的 (A(i),B(j))数 A(i)<=B(j) A(i),B(j)之间距离小于等于...R 在满足1,2的情况下每个A(i)只需输出距离最近的B(j) 输出结果按A(i)从小到大排序 输入 第一行三个正整数m n R 第二行m个正整数 表示集合A 第三行n个正整数 表示集合B 输入限制 ...1 <= R <= 100000 1 <= n, m <= 100000 1 <= A(i), B(j) <= 1000000000 输出 每组数输出一行A(i)和B(j) 以空格隔开 题解地址 ⭐️...笔试内容涉及计算机网络、数据结构与算法、操作系统等多个方面,需要应聘者有扎实的理论基础和较强的逻辑思维能力。 在华为 OD 机试中,编程题也是一个非常重要的环节。

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    Python基础算法解析:K最近算法

    K最近邻(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种简单而有效的监督学习算法,常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。...什么是K最近算法? K最近算法是一种基于实例的学习方法,其核心思想是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即最近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。...选择最近邻:选取与测试样本距离最近的k个训练样本。 进行分类(或回归):对于分类问题,通过投票机制确定测试样本的类别;对于回归问题,通过求取k个最近邻样本的平均值确定测试样本的输出。...使用KNN进行分类和回归 接下来,让我们使用KNN算法一个简单的分类和回归问题进行预测: from sklearn.datasets import load_iris, load_boston from...y_train) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred_regression) print("Mean Squared Error:", mse) 总结 K最近算法是一种简单而强大的监督学习算法

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    字符串匹配算法的一理解

    无论是单模还是多模,精确抑或模糊,都是由最简单的暴力匹配算法作为基础,通过一微小进步,缓慢的优化拓展出来的,一系列基于特定数据结构的算法集合。...除了作为字符串匹配算法之源头的暴力匹配算法外,其余的字符串匹配算法,都要经历两个步骤,第一是元数据预处理,生成特定数据结构,第二是基于此特定数据结构做匹配运算。...这就是KMP暴力匹配算法的优化。 KMP是一种从左到右式的前缀匹配算法,在单模式匹配里面,还有从右到左式的后缀匹配算法BM等其优化。按下不表。 但是如果有多个模式串需要匹配呢?  ...我们想把它往多模去扩展,是不是可以考虑把数据结构扩展到二维,用树作为基础,实现一种多模匹配算法呢? 这就是字典树。 字典树与AC自动机 字典树前缀构词树。KMP是一一匹配的时候常用的算法。...一一匹配的问题解决了,而一多的问题,又扩展出了字典树,之于字典树,又优化出了后缀树和压缩字典树等等字符串匹配算法。 3. 表情推荐算法怎么选的?

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