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最近点对问题

MergeMethod(px, mid+1, r, e, f); //求右边部分的最短点距 if(mindis1 对 mindis =...mindis的点纳入数组 int number = 0; Merge(l, r); //对点进行合并操作，之后的数组已是按y值排好的数组 for(i = l; i <= r; i++){...[number++] = px[i]; } } double tempdis; //遍历中间数组，每个点最多遍历其他点6次，记录最短距离和点对 for(i = 0; i < number...MergeMethod(PointsX, 0, n - 1, minPoint1, minPoint2); //调用分治法 if(dis == MAX_DISTANCE){ cout最近点对..."<<endl; }else{ cout最近点对为："<<endl; cout<<"("<<minPoint1.x<<","<<minPoint1.y<<")"<<endl; cout

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计算几何平面最近点对 nlogn分治算法求平面中距离最近的两点

平面最近点对，即平面中距离最近的两点分治算法： int SOLVE(int left,int right)//求解点集中区间[left,right]中的最近点对 { double ans...分析当前集合[left,right]中的最近点对，有两种可能： 1....当前集合中的最近点对，点对的两点同属于集合[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...当前集合最近点对中的两点分属于不同集合：[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：一旦枚举到的点与p点y值之差大于ans，停止枚举。最后就能得到该区间的最近点对。

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原初学算法-分治法求平面上最近点对(Cl

然后，我们就可以把这些点按照x轴的坐标分为左半部分和右半部分。那么最短距离一定在左半部分、右半部分、跨越左右的点对中的一个。 ...那么你可能会有疑问了：本来最近点对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，如果跨越左右的点对可能是最短距离，那么它也必然比δ小。...而在以l为中心、最大距离为2δ的区域中，最多有O(n)个如图所示的矩形。另外，可以证明对于每个矩形区域，最多尝试8个点对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）。 ...加上排序一次的时间O(nlogn)，因此整个算法的运行时间T(n)' = T(n)+O(nlogn) = O(nlogn)。

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每周算法练习——最近对问题

一、最近对问题的解释看到算法书上有最近对的问题，简单来讲最近对问题要求出一个包含 ? 个点的集合中距离最近的两个点。...二、最近对问题的蛮力解法蛮力法是最直接的方法，就是求解任意两个点之间的距离，返回坐标和最小的距离 Java代码实现 package org.algorithm.closestpair; /*...三、最近对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。...如何将原始问题划分成子问题成为分治的关键。在最近对问题中，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： ?...上的最小值 ? 和 ? ，此时，取中间的部分，因为在我们将坐标点分开的过程中，中间的点对可能距离比区域 ? 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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每周算法练习——最近对问题

一、最近对问题的解释看到算法书上有最近对的问题，简单来讲最近对问题要求出一个包含个点的集合中距离最近的两个点。抽象出来就是求解任意两个点之间的距离，返回距离最小的点的坐标，以及最小距离。...二、最近对问题的蛮力解法蛮力法是最直接的方法，就是求解任意两个点之间的距离，返回坐标和最小的距离 Java代码实现 package org.algorithm.closestpair; /*...double result[] = Util.closestPair(p, length); System.out.println("最近对为："); System.out.println...((int) result[0] + "\t" + (int) result[1] + "\t" + Math.sqrt(result[2])); } } 最终的结果三、最近对问题的分治解法...在最近对问题中，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： (图片摘自：http://www.cnblogs.com/AdaByron/archive/2011/10/07/2200966

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分治法求最近点对问题

蛮力法算法思想蛮力法，顾名思义，即穷举所有点与点之间的距离，两层循环暴力找出最近点对。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。...分治法算法思想先对点进行预处理按横坐标排序，然后每次将点均分成左右两个子集，最短距离的两个点要么都在左子集，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...图3 而对于跨越中间线的情况，由左右两个子集可以算出一个目前最短距离minDistance，然后将距离中间点的距离小于minDistance的点找出来，如图4所示。...图4 如果存在最短距离，那么一定是一边一个点，所以我们需要将两边点的距离算一下，实际上，我们需要对于一边的点，我们需要计算距离的点最多不超过4个，因为同一边的点与点之间的距离肯定大于等于minDistance

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分治应用--最近点对问题 & POJ 3714

问题描述二维平面上有n个点，如何快速计算出两个距离最近的点对？ 2....解题思路暴力做法是，每个点与其他点去计算距离，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，找到中位点，过中位点划线 x = mid_x 将数据分成2部分，递归划分，直到两个半边只有...范围内的左右点对才有可能距离比 d 更小（好理解）对这个范围内的点，再按照 y 坐标排序，查找两个点的 y 差值小于 d 的点对（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1,2,3,4,5,6六个点（按 y 坐标排序），寻找距离小于 d 的点对，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的点对（分治） * @author: michael ming * @date: 2019/7/4 23:16 * @modified

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最近，我对前端代码复用的一点思考

MVC 模式的目的是实现一种动态的程序设计，使后续对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。MVC 模式的核心是模型、视图、控制器三个部分之间的交互。...MVI 模式的目的是实现一种动态的程序设计，使后续对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。...这样的方式可以大大提高我们的开发效率，而且也可以减少我们的代码量。那么，具体点，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？...这就比较考验我们对业务的抽象能力了，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。...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个点，如何快速求出距离最近的点对？

大家好，我们今天来看一道非常非常经典的算法题——最近点对问题。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对之间的距离，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对的呢？...拆分结束之后，我们只需要分别统计左边部分的最近点对、右边部分的最近点对，以及一个点在左边一个点在右边的最近点对即可。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点p，我们来想一个问题，对于点p而言，SR一侧所有的点都有可能与它构成最近点对吗？...当然不是，有一些离得远的是明显不可能的，对于这些点我们没有必要一一遍历，直接都可以批量忽略。要想和p点构成最近点对，必须在下图这个虚线框起来的范围内。 ?

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

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实现求最小点对的时间复杂度为O(nlogn)的算法。...平面最小点对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，求距离最近的两个点。最直接的思路是遍历所有的点对，通过比较所有点对的距离找出距离最近的两点，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，需要注意一点，距离最小的两个点可能不在于同一个分组的点集中...minDis=dis pair=[seq[i],seq[j]] return [pair,minDis] 分治法求解 #求出平面中距离最近的点对...（若存在多对，仅需求出一对） import random import math #计算两点的距离 def calDis(seq): dis=math.sqrt((seq[0][0]-seq[

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杭电 1007（最近点对问题，最详细的思路解析过程）

题目链接题意：给一系列坐标，然后让你求最近点对的1/2的距离！！！...思路：我一开始没怎么想，就暴力着把所有的点都遍历一遍，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，所有的点遍历后就能得到最小距离。（超时！！！）...下面是错误代码，只考虑了相邻的两个点间的距离，我们必须要用两个for循环把所有的两两点遍历得到最小距离 #include #define maxn 100005 #define...，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，我哭o(╥﹏╥)o了，菜是原罪。...{ 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点的距离

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对三点估算法的理解

三点估算也称PERT法，在计算每项活动的工期时都要考虑三种可能性，计算最悲观的工期、最可能的工期、最乐观的工期，然后再计算出该活动的期望工期，PERT法计算的是期望工期....知识点1：三点估算法常规考法1：完成活动A悲观估计36天，最可能估计21天，乐观估计6天，求该活动的期望完成时间。点评：最早考核的形式，最简单，死记公式即可。...点评:目前考核的形式，稍难，根据标准差和活动的范围确定标准差的区间，然后判断概率。...（2）在21天内完成的概率是多少？（3）在21天之后完成的概率是多少？（4）在21天到26天之间完成的概率是多少？（5）在26天完成的概率是多少。...这个算法是PERT估算最终估算结果=（悲观工期+乐观工期+4×最可能工期）/6 标准差=（悲观-乐观）/6 带入公司计划PERT估算结果为：（36+21*4+6）/6=21 带入公式计算标准差为

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平面几何算法：求点到直线和圆的最近点

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。...还比如图形编辑器的实体吸附、极轴还有正交，当点靠近某条直线时，绘制点会吸附到这条直线的最近点上。求最近点，起名通常为 getClosestPoint（最近点），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。...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：点到直线的最近点已知直线的两点 p0、p1 组成的直线上，距离点 p 最近的最近点。

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华为OD机试最近的点

本期题目：最近的点题目同一个数轴 x 有两个点的集合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))数对 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 ...一般来说，华为 OD 机试包含多个环节，如笔试、编程题、算法设计等，可以全面评估应聘者的专业知识和技能水平。在华为 OD 机试中，笔试环节是最为基础和重要的部分，主要考核应聘者的理论知识和基本能力。...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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各种分类算法的优缺点

2 人工神经网络的优缺点人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。...三、算法对初始种群的选择有一定的依赖性，能够结合一些启发算法进行改进。 4 KNN算法(K-Nearest Neighbour) 的优缺点 KNN算法的优点：一、简单、有效。...该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。...可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。五、计算量较大。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。...6 朴素贝叶斯的优缺点优点：一、朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。二、NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

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对字符串匹配算法的一点理解

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，通过一点点微小进步，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，第一是对元数据预处理，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对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等对其优化。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是一对一匹配的时候常用的算法。...一对一匹配的问题解决了，而一对多的问题，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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jvm可达性分析算法_对点网络

LRO使用发送方和目的地IP地址，IP封包ID，L4协议三者来区分段，对于从同一个SNAT域的两个机器发向同一目的IP的两个封包可能会存在相同的IP封包ID（因为不是全局分配的ID），这样会有所谓的卷绕的...所以对于后续的驱动都应该使用GRO的接口，而不是LRO。另外，GRO也支持多协议。 1, 物理网卡不支持GRO时, 使用LRO在驱动处合并了多个skb一次性通过网络栈，对CPU负荷的减轻是显然的。...2, 物理网卡不支持LRO时，使用GRO在从驱动接收数据那一刻合并了多个skb一次性通过网络栈，对CPU负荷的减轻是显然的。...对TCP来说，在CPU资源充足的情况下，TSO/GSO 能带来的效果不大，但是在CPU资源不足的情况下，其带来的改观还是很大的。对UDP来说，其改进效果一般，改进效果不超过20%。...所以GSO本身是对UFO的优化）；如果硬件不支持，则在进入device driver queue之前由linux内核调用UDP GSO分片函数，然后再一直往下到网卡。

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如何选择最佳的最近邻算法

介绍一种通过数据驱动的方法，在自定义数据集上选择最快，最准确的ANN算法 ?...人工神经网络背景 KNN是我们最常见的聚类算法，但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类算法，例如一种称为HNSW的ANN算法与sklearn的KNN相比，具有380倍的速度，同时提供了...Small World graphs）一些其他算法作为数据科学家，我我们这里将制定一个数据驱动型决策来决定那种算法适合我们的数据。...下图是通过使用距离度量在glove-100 数据集上运行ANN基准而得到的图形。在此数据集上，scann算法在任何给定的Recall中具有最高的每秒查询数，因此在该数据集上具有最佳的算法。 ?...从该图中可以看出，通过在任意给定的Recall上每秒提供更高的查询，诸如NGT-onng，hnsw（nmslib），n2，hnswlib，SW-graph（nmslib）之类的算法明显优于其余算法。

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随机森林回归算法_随机森林算法的优缺点

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。随机森林回归算法原理随机森林回归模型由多棵回归树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。...算法原理如下：（a）从训练样本集S中随机的抽取m个样本点，得到一个新的S1…Sn个子训练集; （b）用子训练集，训练一个CART回归树(决策树)，这里在训练的过程中，对每个节点的切分规则是先从所有特征中随机的选择...(这里的得到决策树都是二叉树) （c）通过第二步，可以生成很多个CART回归树模型。（d）每一个CART回归树最终的预测结果为该样本点所到叶节点的均值。...（e）随机森林最终的预测结果为所有CART回归树预测结果的均值。随机森林建立回归树的特点：采样与完全分裂首先是两个随机采样的过程，随机森林对输入的数据要进行行(样本)、列(特征)的采样。...之后就是对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出回归树一般情况下，回归树算法都一个重要的步骤 – 剪枝，但是在随机森林思想里不这样干，由于之前的两个随机采样的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不会出现

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过来人对迷茫的程序员一点建议，3种学习方式的优缺点

很多人都是从入门到放弃，还有很多小伙伴走了弯路，那么今天老哥就来讲讲各种学习方式的优缺点，还有一些建议。请分享给你身边同样迷茫的小伙伴们！！！你拥有哪些选择？...对你价值观的形成也起到很关键的作用。大一大二新生：提前做好计划，一两年时间足够你学到非常多的知识（不止是学校课程），多参加一些技术活动，听听他们的建议，让自己在校招时能游刃有余。...多做多练，看书（尤其是特别厚的书）如果阅读太慢，就利用二八原则，即一门语言/框架的20%的知识可以做80%的事，那你只需要找人了解那20%的知识点，熟练掌握即可。...最后一点，如果你要跨行，最好骑驴找马，不要着急辞职，先设定好计划，看自己是否如你想象中那么自律。毕竟最近疫情挺严重的。...最后自保环节：如果观念不一致可以一起讨论，希望对想要进入这一行业的朋友们一些建议。

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