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最近点对问题

+1, r, e, f); //求右边部分的最短点距 if(mindis1 < mindis2){ //两边比较取最小值，并记录点对 mindis = mindis1; p1 = c;...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++){...6次，记录最短距离和点对 for(i = 0; i < number; i++){ for(j = i + 1; j < i+1+6 && j < number; j++){ tempdis...MergeMethod(PointsX, 0, n - 1, minPoint1, minPoint2); //调用分治法 if(dis == MAX_DISTANCE){ cout<<"不存在最近点对..."<<endl; }else{ cout<<"最近点对为："<<endl; cout<<"("<<minPoint1.x<<","<<minPoint1.y<<")"<<endl; cout

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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。这里会使用到欧式距离的求法： ? 以上是二维的情况，这其实和相似性的计算是类似的，所以便想去实现这样的一个问题。...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： ?

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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...，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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《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。...显然，这种算法的时间复杂度是不能接受的。因此，是否可以考虑通过分治法的思路，将上述问题的解法的时间复杂度控制在O(nlog2n)?答案是可以的。...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

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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

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。...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）。 ...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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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！！！）...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点的距离...{ point1[n++]=i; } else break; } sort(point1,point1+n,cmpy);//对这些点按纵坐标进行升序排序

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离线Tarjan算法-最近公共祖先问题

转载自Tarjan算法 LCA问题（Least Common Ancestors，最近公共祖先问题），是指给定一棵有根树T，给出若干个查询LCA(u, v)（通常查询数量较大），每次求树T中两个顶点u和...LCA问题有很多解法：线段树、Tarjan算法、跳表、RMQ与LCA互相转化等。本文主要讲解Tarjan算法的原理及详细实现。...一 LCA问题 LCA问题的一般形式：给定一棵有根树，给出若干个查询，每个查询要求指定节点u和v的最近公共祖先。 LCA问题有两类解决思路: 在线算法，每次读入一个查询，处理这个查询，给出答案。...算法从根节点root开始搜索，每次递归搜索所有的子树，然后处理跟当前根节点相关的所有查询。算法用集合表示一类节点，这些节点跟集合外的点的LCA都一样，并把这个LCA设为这个集合的祖先。...：1 5和4的最近公共祖先为：1 5和7的最近公共祖先为：5 1和4的最近公共祖先为：1 6和1的最近公共祖先为：0 3和4的最近公共祖先为：0 0和5的最近公共祖先为：0 */ }

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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。...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？...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。 ? 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？...我们可以利用二分法找到纵坐标大于 y - d的最小的点，然后依次枚举之后的6个点即可。代码实现在我们实现算法之前，我们需要先生成测试数据，否则如何验证我们的算法是否有问题呢？

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最近，我对前端代码复用的一点思考

哪怕是目前流行的前端框架，也无法完全解决这个问题。有人会说比如 taro 或者 uni-app不就解决了一套代码解决了多端问题吗？...这些设计模式都是为了解决一些通用的问题，比如说，MVC 是为了解决数据和视图的分离问题，MVVM 是为了解决数据和视图的双向绑定问题，MVP 是为了解决视图和业务逻辑的分离问题，MVI 是为了解决视图和状态的分离问题...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？...// 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 }// 有明显差一点可以写一个抽象...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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三色球的概率问题及算法

这其实是一个数学问题，要去计算组合的可能性，所以我们要用一点小技巧来求解。...3 算法设计由上述分析可知，红、白、黑三种颜色球的个数的取值范围已经确定了，现在要求的是所有可能的颜色搭配情况，因此可以使用循环结构检测 m、n 范围内的所有可能取值，再代入 8-m-n≤6 中进行验证...，能够满足条件 8-m-n≤6 的那些 m、n 和 8-m-n 的组合即为问题的解。...7.3 预测虽然概率有点低，但是我命由我不由天接下来我们使用python爬取双色球中奖号码的历史数据并保存，然后利用线性回归算法预测下期中奖号码，代码很长就不放上来了，网上有很多案例，有兴趣的同学可以尝试着自己编写一下...顺便也学习了算法和数据分析。

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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....用正态统计分布图，工期落在平均工期1个标准差范围之内的概率是68.26%,2个标准差之内的概率是95.46%,3个标准差的概率是99.73%,这三个概率必须要记住，如果我们用1个标准差来估算工期，那工期就是在平均工期加...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。...（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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对NP问题的一点感想

对于这些变种问题不仅不知道线性算法，而且不存在保证以多项式时间运行的已知算法。这些问题的一些熟知算法对于某些情况可能要花费指数时间。...这些NP-完全问题精确的复杂度仍然需要确定并且在计算机理论科学方面仍然是最重要的开放性问题。或者这些问题都有多项式时间算法，或者都没有多项式时间算法。二.难与易给问题分类时，第一步要考虑分界。...第一个被证明的NP-完全问题是可满足性（satisfiability）问题。这个问题把一个布尔表达式作为输入并提问该表达式对各变量的一次赋值取值true。...为此，他用到了对NP中每一个问题都已知的事实：NP中的每一个问题都可以用一台非确定性计算机在多项式时间内求解。计算机的这种形式化模型就是图灵机（Turing machine）。...该布尔公式为真，当且仅当在由图灵机运行的程序对其输入得到一个“是”的答案。一旦可满足性问题被证明NP-完全，则一大批新的NP-完全问题，包括某些经典的问题，也被证明是NP-完全的。

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jvm可达性分析算法_对点网络

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%。...所以在VxLAN环境中，其实是可以把GSO关闭，从而避免它带来的一些潜在问题。...Offloading 带来的潜在问题分段offloading可能会带来潜在的问题，比如网络传输的延迟latency，因为packets的大小的增加，大大增加了driver queue的容量（capacity

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对《丢鸡蛋问题》的一点补充

我们会对大家提出的问题进行筛选，将有意义的问题开放出来给大家讨论和学习。本次给大家带来的/是【异议！】系列「第二弹」。...原题地址：https://leetcode-cn.com/problems/super-egg-drop/ 事情的起源昨天有人在我的力扣题解下留言，问我《丢鸡蛋问题》重制版来袭～》题解中为什么第二种算法是加法而不是...毕竟我的第一种算法可是 min(max(碎, 不碎))，为什么第二种就是加法了呢？这个细节我在写题解的时候漏掉了，我打算详细给大家说一下。...因为没有碎，也就是说我们啥都没检测出来（对能检测的最高楼层无贡献）。...大家对这道题还有任何问题，都可以留言告诉我！

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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。...2.常见字符串匹配算法字符串匹配算法很多，真的难记？算法，大多都有它产生的动机。字符串匹配算法的发展，也符合这个规律，在不断重复”发现问题->解决问题”的过程中越来越完善。...字符串匹配问题的形式定义：文本（Text）是一个长度为 n 的数组 T[1..n]；模式（Pattern）是一个长度为 m 且m≤n的数组 P[1..m]；暴力匹配算法又称为朴素的字符串匹配算法...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? ...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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全点对间最短路径（弗洛伊德算法）

之前学单源最短路径的时候，学到狄克斯特拉算法，我在想，如果对每个顶点都求它的单源最短路径，那不就可以得到全点对之间的最短路径了吗？...这样算下来时间复杂度在O(|V|(|V|+|E|)log|V|) 但是，狄克斯特拉算法有个问题，不能适用于权值为负数的边，所以，当有权值为负数的边的时候，需要用到弗洛伊德算法。...弗洛伊德算法的时间复杂度为O(|V|3),其思想就是动态规划的思想。用A[i,j]来记录从节点i到节点j的最短路径。

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