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如何在附近商户中查找离你最近的商家?

四叉树解决 这里贴一篇某管上关于四叉树的连接,个人认为通俗易懂,https://www.youtube.com/watch?..., 方便更细的划分, 比如中国就是根节点, 湖南,湖北, 北京,上海,,,,都是子节点, 长沙, 常德, ,,,,都是湖南的子节点, 然后每个县又是每个市的子节点, 知道划分成为最小区域位置, 比如我的筛选最小区域是...1km * 1km,那么我就将中国分为n个1km*1km的小块存在数中, 四叉树的是将中国分为四块, 每块再划分四块, 知道划分为最小块, 之后我们新增商户或者查询的时候都可以在树中查询 查询的时候...10km，相邻矩形块有c点，c与a的距离为5km，由于a与b前缀编码相同位数更多，将会认为a与b的距离更近，因此为了避免边缘问题，我们在检索时，还要将相邻矩形块也一起遍历，，也就是看似在第三层矩形中找距离最近的点实际上由于边缘问题...，我们应该在第二层找最近节点

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linux中查找最近或今天修改过的文件

linux中查找最近或今天修改过的文件 某些情况下,我们需要找到今天被修改过的文件,以下列出两种方法。...date +%D’ 可以使用-S标志根据大小排序： ls -alS --time-style=+%D | grep ‘date +%D’ 2.也可以使用find 命令 -maxdepth level 查找的层级...-newerXY，其中X指代find的目标文件属性，Y代表参照属性。...X 和 Y 代表以下任一字母 a – 文件的访问时间 B – 文件的创建时间 c – 文件元数据(权限)被修改的时间 m – 文件内容的修改时间 t – 代表客观绝对时间，只作为参照属性存在，格式为...查找2021-11-08修改过的文件： find . -maxdepth 1 -newermt “2021-11-08” 或者，使用以下正确的格式： find .

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    最近的房间（排序离线计算 + 二分查找）

    第 j 个查询的答案是满足如下条件的房间 id ： 房间的面积 至少 为 minSizej ，且 abs(id - preferredj) 的值 最小 ，其中 abs(x) 是 x 的绝对值。...如果差的绝对值有 相等 的，选择 最小 的 id 。如果 没有满足条件的房间 ，答案为 -1 。 请你返回长度为 k 的数组 answer ，其中 answer[j] 为第 j 个查询的结果。...包含每个查询的最小区间（排序 + 离线查询 + 优先队列） 先对所有的 rooms 排序，尺寸大的先， 查询 q 也是，尺寸大的先查（后续的查询中，之前的房间尺寸都是满足要求的） 然后依次查询，将满足尺寸的房间...id 插入 set，进行 二分查找，找到最接近的 id class Solution { public: vector closestRoom(vector>...closest = -1; minidgap = INT_MAX; auto it = s.lower_bound(preferred);//二分查找

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    python rtree包查找三维空间下的最近设备

    第二个参数是一个元祖表示数据的位置。所有函数的坐标排序对索引的交错数据成员都很敏感 。如果 interleaved为False，则坐标必须采用[xmin，xmax，ymin，ymax，...，......rtree.index.nearest()可以获取离目标点位距离最近的几条数据，该方法有俩个参数，第一个参数是输入一个元祖即目标的坐标。第二个参数是一个整型，表示要返回几个坐标。...例如如果第二个参数为1时 只会返回离他最近的一条数据的id，没错返回的是插入时输入的第一个参数。但当离他最近的数据有多条时，这些数据都会被返回，哪怕你设置的第二个参数为1。 第一次运行的结果为： ?...找出了对应的数据id，并且生成了索引文件。但如果重新执行一遍会发现输出结果为： ? 　　天啊！一样的代码，为何结果不一样？...造成这个结果的罪魁祸首是第一次生成的索引文件，默认情况下，如果文件系统中已存在上述示例中具有给定名称rtree的索引文件，则它将以追加模式打开而不能重新创建。

    1.1K10

    【教程】dgl检查graph是否为连通图是否存在不连接的多部分

    一个无向图被称为连通图，当且仅当图中任意两个节点都有路径连接。换句话说，从图中的任意一个节点出发，都能通过一系列边到达图中的任何其他节点。...连通图的关键点 单一连通组件：在连通图中，所有的节点都在一个连通分量中。即图中没有孤立的部分。 路径连接：图的任何两个节点之间都有一条路径相连。...如果两个节点可以通过多个节点和边连接起来，那么这些节点就属于同一连通分量。 无向图特性：连通性定义通常用于无向图，因为在有向图中，连通性需要考虑不同的方向。...非连通图：如果图的节点和边如下： 节点：{A, B, C, D}边：{(A, B), (C, D)} 这个图是非连通的，因为节点A和B在一个连通分量中，而节点C和D在另一个连通分量中，它们之间没有直接或间接的路径连接...NetworkX 的工具来检查连通性。

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    每日一题C++版（字串的连接最长路径查找）

    编程是很多偏计算机、人工智能领域必须掌握的一项技能，此编程能力在学习和工作中起着重要的作用。...因此小白决定开辟一个新的板块“每日一题”，通过每天一道编程题目来强化和锻炼自己的编程能力（最起码不会忘记编程） 特别说明：编程题来自“牛客网”和“领扣”以及热心小伙伴的题目。...由于小白有时想锻炼某一类编程方法，所以提供的代码不一定是最优解，但是本文提供的编程代码均为通过测试代码。 字串的连接最长路径查找 题目描述 给定n个字符串，请对n个字符串按照字典序排列。...set关联容器本身存入的数据就是按照字典的顺序进行排序的，因此我们只需要将数据输入之后按顺序读出就满足要求了 但是，这个题小白在测试的时候遇到了一点问题，就是通过率只有60%，查看了没有通过的历程，发现是因为有个测试数据中含有两个重复的字符串...这个容器是允许存入的数据有重复的情况，会将其都保存，而不像set容器只保存一次。

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    手把手教学小型金融知识图谱构建：量化分析、图数据库neo4j、图算法、关系预测、命名实体识别、Cypher Cheetsheet详细教学等

    具体代码可参考3.1 python操作neo4j-连接 from pandas import DataFrame from py2neo import Graph,Node,Relationship,...NodeMatcher import pandas as pd import numpy as np import os # 连接Neo4j数据库 graph = Graph('http://localhost...，而需要下载算法包： （1）下载graph-algorithms-algo-3.5.4.0.jar （2）将graph-algorithms-algo-3.5.4.0.jar移动至neo4j数据库根目录下的...plugin中 （3）修改neo4j数据库目录的conf中neo4j.conf，添加以下配置 dbms.security.procedures.unrestricted=algo.* （4）使用以下命令查看所有算法列表...CALL algo.list() 6.8 算法实践——链路预测 6.8.1 Aaamic Adar algorithm 主要基于判断相邻的两个节点之间的亲密程度作为评判标准，2003年由Lada Adamic

    1.4K22

    如何用Neo4j和Scikit-Learn做机器学习任务？| 附超详细分步教程

    快速学习一下以下五种算法的原理： （1）Adamic Adar：计算共同邻居的度数的对数分之一，并求和。 （2）优先连接算法：计算每个节点的度数的乘积。...在上面的例子中，我们可以设定每一对优先连接分数在3分以上的节点都可能存在关联，而那些得分小于或等于3分的节点对则不存在关联。...2、搭建共同作者图 该数据集不包含描述他们的协作的作者之间的关系，但是我们可以根据查找多个人撰写的文章来推断他们。...（Scikit-Learn workflow 拓展版，来源网络） 安装完这些库后，导入所需的程序包，并创建数据库连接： from py2neo import Graph import pandas as...该算法可返回每个节点形成的三角形数量以及每个节点的聚类系数。节点的聚类系数表示其邻居也被连接的可能性。

    4.5K31

    Neo4j-APOC扩展与使用

    =true 8)文本和查找索引。...全文索引的相关函数或过程位于apoc.schema包下。 9)图算法。 在算法方面，APOC库中提供了路径查找算法，相似性算法、社区检测算法、中心性算法等。...在图算法方面，Neo4j有提供专用的图算法库Graph Algorithms Library，目前APOC库中除了路径查找算法外，其余算法将被弃用，即将被删除。...如果要使用相关图算法，可使用图形算法库中的算法。路径查找算法主要位于apoc.algo包下。 2.APOC使用案例 2.1 APOC帮助命令。...null null 第1行的procedure表示类型为过程； 第2行的apoc.algo.aStar表示过程的名称； 第3行表示该过程的一个应用案例； 第4行为过程的签名信息，签名的一般形式是

    3.8K20

    手把手教你用 NebulaGraph AI 全家桶跑图算法

    执行算法：df_result = df.algo.label_propagation()再看一下结果的 Schema：df_result.printSchema()root |-- _id: string...()# 获取相关算法的帮助信息help(g.algo.node2vec)# 调用算法g.algo.node2vec()更详细的例子参考：ng_ai/examples可视化图算法结果这里演示一个 NetworkX...引擎情况下，计算 Louvain、PageRank 并可视化的例子：先执行两个图算法：pr_result = g.algo.pagerank(reset_prob=0.15, max_iter=10)...louvain_result = g.algo.louvain()再手写一个画图好看的函数：from matplotlib.colors import ListedColormapdef draw_graph_louvain_pr...Query-Mode，还需要支持 Scan-Mode实现基于 dgl（GNN）的链路预测、节点分类等算法，例如：model = g.algo.gnn_link_prediction()result =

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    广度优先搜索 BFS

    图用来模拟不同东西是如何连接的。比如，在一个游戏中，模拟谁欠谁钱。如 Alex 欠 Rama 钱，将会如下所示： ? 下面是多个人欠钱的情况： ?...可以看出图是由一系列节点（node）和边（edge）组成的。一个节点可能与多个节点直接相连接，这时候这些节点称为邻居。 广度优先算法 广度优先搜索是一种用于图的查找算法。...现在我们在刚才第一类问题的基础上，解决第二类问题 - 谁是关系最近的芒果销售商？ 现在假设朋友是一度关系，朋友的朋友是二度关系，朋友的朋友的朋友是三度关系，以此类推。...按照这个顺序检查名单中的每一个人，看其是否为芒果销售商。 因为，广度优先查找是从一度关系中开始查找的，整个遵从的是从最近的关系查找到最远的关系查找。所以，广度优先搜索找到的是最短的距离。...队列 因为 BFS 从最近的关系开始查找，所以对查找的名单也需要进行一定的排列。比方说，Alex 是一度关系，Rama 是二度关系。

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    强连通和连通算法在关联图谱中的应用

    本文介绍社群发现算法在关联图谱中的应用。社群发现算法是图算法中的一种，图算法是图分析的工具之一。 图算法提供了一种最有效的分析连接数据的方法，它们描述了如何处理图以发现一些定性或者定量的结论。...AS item, partition 注：使用社群发现算法需要在neo4j中安装algo模块，可自行到网上搜寻教程安装。...partition为8634(11个点)组别中的item(商户编号)，该语句查找这些节点所有对外的关系构成的子图。...2 未加权连通图算法 不考虑边的权重，在整个图中寻找连通子图，具体语句如下： CALL algo.unionFind.stream('Person', 'LINK') YIELD nodeId, setId...details/100151420 https://blog.csdn.net/qq_42712462/article/details/81409208 https://neo4j.com/docs/graph-algorithms

    2.2K20

    空投白名单完整指南 — Algodex

    顾名思义，Algodex 是即将在 Algorand 上运行在订单簿（例如血清）上的 DEX。它目前仅在测试网上，很快就会在主网上发布。...Algodex的创始人最近在推特是个ê IR本地令牌$ ALDX不久将拥有TGE（令牌生成事件）。他还暗示了为 TG 组中的测试网用户进行空投的可能性。...在不久的将来，测试网用户似乎有很大的机会进行空投。 要参与测试网，请按照以下步骤操作。 第1步： 首先在https://wallet.myalgo.com/设置一个 My Algo 钱包。...在右上角的 My Algo 上连接到测试网。...第2步： 在https://bank.testnet.algorand.network/ 申请一些免费的测试网 $ALGO 第 3 步： 前往https://testnet.algodex.com/并连接您的钱包

    1.7K30

    腾讯资深开发专家介绍图论基础及相关算法

    2.2 邻接表 邻接表（Adjacency List）：每个顶点对应一条链表，链表中存储的是与这个顶点相连接的边。 邻接表的特点： 优点：空间复杂度为 O（n + m），存储稀疏图时更加节省空间。...缺点：邻接表需要遍历链表来查找边，因此其时间效率不如邻接矩阵。 2.2.1 初始化 假设无向图的顶点总数为 、边总数为 ，在邻接表中创建 个顶点和 2 条边。...2.2.2 添加边 在顶点对应链表的末尾添加边即可，因为是无向图，所以需要同时添加两个方向的边。 2.2.3 删除边 在顶点对应链表中查找并删除指定边，在无向图中，需要同时删除两个方向的边。...3.1 广度优先遍历（BFS） 广度优先遍历是一种由近及远的遍历方式，从某个节点出发，始终优先访问距离最近的顶点，并一层层向外扩张。以此类推，直到完成整个搜索过程。...['A', 'C', 'F'] （正文完） end Reference： Depth-First Search and Breadth-First Search in Python hello-algo

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    图论基础及深度优先遍历（DFS）、广度优先遍历（BFS）

    2.2 邻接表 邻接表（Adjacency List）：每个顶点对应一条链表，链表中存储的是与这个顶点相连接的边。 邻接表的特点： 优点：空间复杂度为 O（n + m），存储稀疏图时更加节省空间。...缺点：邻接表需要遍历链表来查找边，因此其时间效率不如邻接矩阵。 2.2.1 初始化 假设无向图的顶点总数为 、边总数为 ，在邻接表中创建 个顶点和 2 条边。...2.2.2 添加边 在顶点对应链表的末尾添加边即可，因为是无向图，所以需要同时添加两个方向的边。 2.2.3 删除边 在顶点对应链表中查找并删除指定边，在无向图中，需要同时删除两个方向的边。...3.1 广度优先遍历（BFS） 广度优先遍历是一种由近及远的遍历方式，从某个节点出发，始终优先访问距离最近的顶点，并一层层向外扩张。以此类推，直到完成整个搜索过程。...['A', 'C', 'F'] （正文完） end Reference： Depth-First Search and Breadth-First Search in Python hello-algo

    1.3K10

    知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等

    社区发现 CALL algo.beta.louvain.stream(null, null, { graph: 'huge', direction: 'BOTH' }) YIELD nodeId,...知识图谱可视化 在这部分中，我们参考别人的工作^20，利用D3^21对之前构建的实体关系知识图谱提供可视化交互功能，包括结点连接关系可视化、查询相关结点信息。...打开后可视化界面如下所示，不同的颜色代表不同类型的实体，具有关系的实体会用白色的细线连接，可以明显的看到有些实体与其他实体存在大量的连接 图片 点击左上角的模式切换按钮，我们可以把结点展示从圆圈模式变换为文本模式...，能够进行更加细致的观察 图片 选中某个结点后，将只会显示该节点以及与其直接相连接的结点。...特别的，如果该节点类型是人物，还会在页面右侧显示该人物的信息框 图片 此外左侧还提供了搜索框的功能，可以方便我们查找结点信息

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