,可以通过以下步骤进行:
题目描述: 给定一个由 0 和 1 组成的矩阵,找出每个元素到最近的 0 的距离。 两个相邻元素间的距离为 1 。...: 0 0 0 0 1 0 0 0 0 输出: 0 0 0 0 1 0 0 0 0 示例 2: 输入: 0 0 0 0 1 0 1 1 1 输出: 0 0 0 0 1 0 1 2 1 注意: 给定矩阵的元素个数不超过...给定矩阵中至少有一个元素是 0。 矩阵中的元素只在四个方向上相邻: 上、下、左、右。...,保留为0的值 //实参替换形参中不为0的值,保留为0的值 var updateMatrix = function(matrix) { let row = matrix.length;...//获取矩阵的行数 let col = matrix[0].length; //获取矩阵的列 var temp = [];//创建一个数组存储空间 for(var i = 0; i
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...需求 距离一个未来的日子还有多少天 距离一个过去的日子过去多少天 主要是用一个date命令 echo $(($(date --date="2022/01/01" +%s)/86400+1)) 脚本写法
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题目:平面上给定n条线段,找出一个点,使这个点到这n条线段的距离和最小。
2022-04-25:给定一个整数数组,返回所有数对之间的第 k 个最小距离。一对 (A, B) 的距离被定义为 A 和 B 之间的绝对差值。...输入: nums = [1,3,1] k = 1 输出:0 解释: 所有数对如下: (1,3) -> 2 (1,1) -> 0 (3,1) -> 2 因此第 1 个最小距离的数对是 (1,1),它们之间的距离为...找出第 k 小的距离对。 答案2022-04-25: 排序。二分法,f(x)是小于等于x的个数。刚刚大于等于k的。 f(x)不回退窗口。...时间复杂度:O(N*logN)+O(log(max-min)*N)。 代码用rust编写。代码如下: fn main() { let mut nums: Vec = vec!...r = dis - 1; } else { l = dis + 1; } } return ans; } // <= dis的数字对
2022-11-06:给定平面上n个点,x和y坐标都是整数,找出其中的一对点的距离,使得在这n个点的所有点对中,该距离为所有点对中最小的。返回最短距离,精确到小数点后面4位。...网上很多算法的复杂度是O(N*(logN)的平方)。时间复杂度:O(N*logN)。代码用rust编写。
2022-04-25:给定一个整数数组,返回所有数对之间的第 k 个最小距离。一对 (A, B) 的距离被定义为 A 和 B 之间的绝对差值。...输入: nums = 1,3,1 k = 1 输出:0 解释: 所有数对如下: (1,3) -> 2 (1,1) -> 0 (3,1) -> 2 因此第 1 个最小距离的数对是 (1,1),它们之间的距离为...找出第 k 小的距离对。 答案2022-04-25: 排序。二分法,f(x)是小于等于x的个数。刚刚大于等于k的。 f(x)不回退窗口。...时间复杂度:O(NlogN)+O(log(max-min)N)。 代码用rust编写。代码如下: fn main() { let mut nums: Vec = vec!...r = dis - 1; } else { l = dis + 1; } } return ans; } // <= dis的数字对
多项式时间 什么是多项式时间? 多项式时间是计算机科学中一个重要的概念,用于描述算法的运行时间与输入规模之间的关系。...NP 问题 是指可以在多项式时间内验证解答的问题,也就是说,如果你提供了一个解答,可以用一个有效的算法在多项式时间内验证它是否正确。...经典 NP 问题 NP 问题(非确定性多项式时间问题)是一类计算问题,虽然我们不能确定是否可以在多项式时间内找到这些问题的解答,但我们可以轻松地验证一个潜在解答是否正确。...问题的目标是找到一条最短路径,即旅行的最优路线。 TSP 的形式化定义如下: 给定一组城市,这些城市之间的距离或成本。 推销员从某个城市出发,然后需要返回到出发城市。...其中graph[i][j]表示从城市i到城市j的距离。这个邻接矩阵是根据问题的具体情况创建的,通常是根据实际城市之间的距离或成本数据来构建的。
欧氏距离 欧氏距离的计算公式如下 2.明氏距离 明氏距离是一种带有明氏距离的计算公式如下式 其中,t为一个正整数。...,再计算每一类的平均值,用 K 个平均值作为新的 K 个聚类中心,再计算剩余的数据对象与这 K 个聚类中心的欧几里德距离,再按照距离最小原则划分类别,循环反复,直到满足某个终止条件迭代才停止。...图一 剩余的10个点中,离(6.8)或(12,3)的最短距离最大的那个点是(2,2)。...如果给定一个合适的簇指标,如平均半径或直径,只要我们假设的簇的数目等于或高于真实的簇的数目,该指标上升会趋势会很缓慢。...这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响,一旦初始值选择的不好,可能无法得到有效的聚类结果; (4) 该算法需要不断地进行样本分类调整,不断地计算调整后的新的聚类中心,因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大的
所以,下面我提出一种确定最佳聚类个数k的方法。 算法描述与步骤: 输入:包含n个对象的数据集; 输出:使得取值最小的对应的k值。...首先在高密度区选择相距最远的两个样本点作为聚类的初始中心点,再找出与这两个点的距离之和最大的点作为第3个初始中心,有了第3个初始中心,同样找到与已有的三个初始聚类中心距离和最远的点作为第4个初始中心,以此类推...(1)计算n个数据样本中每个对象x的的密度,当满足核心对象的条件时,将该对象加到高密度区域D中去; (2)在区域D中计算两两数据样本间的距离,找到间距最大的两个样本点作为初始聚类中心,记为; (3)再从区域...#首先在高密度区选择相距最远的两个样本点作为聚类的初始中心点,再找出与这两个点的距离之和最大的点作为第3个初始中心, dd=dist(data) dd=as.matrix(dd) #高密度区域...###根据改进后的加权欧氏距离公式 ## 检验聚类操作是否需要结束,改进后的加权准则函数公式:的值最小或保持不变了 sqrt(sum((c1$Centers/(sum(c1$Centers)
求解悬停时间的总体思路 ? • 螺旋桨模型: 拉力和转矩 • 电机模型 • 电调模型 • 电池模型 螺旋桨模型 即拉力和转矩模型 (1)拉力模型 拉力(N) ? 其中 ?...电池模型 电池建模对电池实际放电过程进行简化,假设放电过程中电压保持不变,悬停电流为定值,电池的放电能力呈线性变化 ? ? 放电时间: ?...性能计算和实验验证 问题1:给定总重量,求解悬停时间,电调输入油门指令,电调输入电流,电调输入电压,电池电流,转速,螺旋桨转矩。 ? 问题2. 给定总重量G,电调输入油门指令 ?...给定总重量G, 电调输入油门指令 ? ,求解飞行器的最大载重和最大倾斜角。 ?...问题4:给定总重量,求解飞行器的最大飞行速度,最远飞行距离以及综合飞行时间(指飞行器飞行距离达到最远时的飞行时间)。 (1)飞行器前飞速度 ? (1)飞行器前飞距离 ?
p=32418 大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。...首先在高密度区选择相距最远的两个样本点作为聚类的初始中心点,再找出与这两个点的距离之和最大的点作为第3个初始中心,有了第3个初始中心,同样找到与已有的三个初始聚类中心距离和最远的点作为第4个初始中心,以此类推...(1)计算n个数据样本中每个对象x的的密度,当满足核心对象的条件时,将该对象加到高密度区域D中去; (2)在区域D中计算两两数据样本间的距离,找到间距最大的两个样本点作为初始聚类中心,记为; (3)再从区域...#首先在高密度区选择相距最远的两个样本点作为聚类的初始中心点,再找出与这两个点的距离之和最大的点作为第3个初始中心, dd=dist(data) dd=as.matrix(dd) #高密度区域...###根据改进后的加权欧氏距离公式 ## 检验聚类操作是否需要结束,改进后的加权准则函数公式:的值最小或保持不变了 sqrt(sum((c1$Centers/(sum(c1$Centers)
一般当集合为离散点集的时候: 样本到类别之间的距离可以定义为: 到集合最远点的距离 到集合最近点的距离 到集合平均点的距离 当集合为连续区域的时候,也可以定义类似的最近距离以及平均距离,但是一般不定义最远距离...,除非区域是封闭的,否则最远距离无意义。...一般有如下定义: 集合间最远点距离: 集合间最近点距离: 集合间所有点的平均距离: 表征点距离: 其中的u uu表示各类的表征点,可以是类的平均点。...一般有如下定义: 类内的平均距离:所有样本点之间的距离的和的平均 ,其实就是遍历所有的组合,共 种组合,然后计算各个组合下的距离,求和再求平均。...假设我们这里有8个数据点,先随便选三个点作为质心,然后计算其他点到三个质心点的距离,我们这里使用的是明可夫斯基的欧拉距离,根据每个点到三个质心的距离最近的原则,将这些点分成三个簇。
============= 问题描述: 给定二维平面上任意点集,计算包围这些点集的最小凸包,并绘制折线图显示凸包多边形。...分治法思路与使用行列式计算三角形面积从而寻找距离直线最远点的实现见:Python使用分治法高效求解任意点集的凸包(源码+动画演示) 本文代码核心思路为借助于点到直线的距离计算公式寻找距离直线最远的点。
本文旨在为人们提供一些机器学习算法,这些算法的目标是获取关于重要机器学习概念的知识,同时使用免费提供的材料和资源。当然选择有很多,但哪一个是最好的?哪两个互相补充?什么是使用选定资源的最佳顺序?...决策树 这是一种主要用于分类问题的监督学习算法。令人惊讶的是,它适用于分类问题的监督学习算法。在这个算法中,我们把种群分成两个或更多的集合。...这将是两组中最近点之间距离最远的直线。 Python代码: R代码: 朴素贝叶斯 这是一个基于贝叶斯定理的分类技术,假设在预测变量之间建立独立的假设。...朴素贝叶斯与简单性相比,甚至超越了高度复杂的分类方法。 贝叶斯定理提供了一种计算P(c),P(x)和P(x c)的后验概率的方法: P(c x)是给定预测器(属性)的(目标)的后验概率。...这些距离函数可以是闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)、欧氏距离(Euclidean Distance)、曼哈顿距离(Manhattan Distance)或汉明距离(Hamming
307-05-直径 直径的性质 任意两条直径必定相交 所有直径必交于一点 找直径 任意一个点出发,找出最远点,从最远点,在找到最远点,连起来就是直径(两次dfs)。证明从略(反证法)。...偏心距ECC(F):树网T中距路径F最远的结点到路径F的距离,即 ECC(F)=\max\{d(v,F),v∈V\} 任务:对于给定的树网T=(V,E,W)和非负整数s,求一个路径F,他是某直径上的一段路径...点W是树网的中心,EF边的长度为5。如果指定s=11,则树网的核为路径DEFG(也可以取为路径DEF),偏心距为8。如果指定s=0(或s=1、s=2),则树网的核为结点F,偏心距为12。 ?...(是树),有边权,输出每个点的到树上末梢的最远距离。...题解 这道题可以通过找出直径,每个点的最远距离就是这个点对于直径两个点的距离中较大的那个,可以很快的通过3遍dfs解决。
适用场景 可用于求解给定矩阵中满足某条件的极大矩阵(最大子矩阵)。设矩阵为N×M ,算法复杂度为O(N×M) 。 悬线法思想及实现 若在一个矩形区域内寻找满足某条件的最大子矩阵。...维护方式: up[x][y]=up[x-1][y]+1; L[x][y]=L[x][y-1]+1; R[x][y]=R[x][y+1]+1; 之后为了计算子矩形,我们需要知道,从(x,y) 向上出发的悬线...原来L、R中记录的是从某点向左、右方向满足条件的线段的最长长度,并不是悬线的平移长度。 观察下图: 蓝色线段是原来的L数组中存放的内容。而黄色虚线部分则是标记出了,悬线能平移的最远距离。...(x,y)对应悬线左移的最远距离取决于以该悬线为轴,所有向左能到达的最远距离中最短的距离。 那么我们可以将L[x][y] 更新为从(x,y)位置向左,悬线能平移的最长距离。...图片 整体时间复杂度为O(N×M) 模板例题 玉蟾宫 题解 棋盘制作 题解 Q.E.D.
主要方法有:编辑距离、余弦相似度、模糊相似度百分比 1 编辑距离 编辑距离(Levenshtein距离)详解(附python实现) 使用Python计算文本相似性之编辑距离 def levenshtein...(first, second): ''' 编辑距离算法(LevD) Args: 两个字符串 returns: 两个字符串的编辑距离 int...hello,good moring" str2="hi,good moring" edit_distance=levenshtein(str1,str2) edit_distance 4 2 余弦相似度 余弦计算相似度度量...python用余弦相似度计算英文文本相似度 https://blog.csdn.net/u013749540/article/details/51813922图片很美 ?...words2_dict[word]) else: vect2.append(0) print(vect1) print(vect2) # 计算余弦相似度
为了杀死守望者,尤迪安开始对这个荒岛施咒,这座岛很快就会沉下去,到那时,刀上的所有人都会遇难:守望者的跑步速度,为17m/s, 以这样的速度是无法逃离荒岛的。...现在已知守望者的魔法初值M,他所在的初始位置与岛的出口之间的距离S,岛沉没的时间T。你的任务是写一个程序帮助守望者计算如何在最短的时间内逃离荒岛,若不能逃出,则输出守望者在剩下的时间内能走的最远距离。...注意:守望者跑步、闪烁或休息活动均以秒(s)为单位。且每次活动的持续时间为整数秒。距离的单位为米(m)。 输入 输入仅一行,包括空格隔开的三个非负整数M,S,T。...输出 输出包含两行: 第1行为字符串"Yes"或"No" (区分大小写),即守望者是否能逃离荒岛。...第2行包含一个整数,第一行为"Yes" (区分大小写)时表示守望着逃离荒岛的最短时间 第一行为"No" (区分大小写) 时表示守望者能走的最远距离。
4、移动聚类中心点到它所在集合的中心。 5、转到第3步,直到满足给定的收敛条件。 下图展示了kmeans到底是怎么工作的: ? 图1....给定一组含有n个数据的数据集,每个数据含有m个属性,分别计算每一个属性的均值、标准差对每条数据进行归一化。另外,距离度量选择也很重要。...它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法,是尺度无关的。如果协方差矩阵为单位矩阵,那么马氏距离就退化为欧氏距离。余弦距离:不受指标刻度的影响,值域[-1,1],值越大,差异越小。...此外,求离当前初始质心集最远的点开销也非常大。为了克服这个问题,通常该方法用于点样本。由于离群点很少(多了就不是离群点了),它们多半不会在随机样本中出现。计算量也大幅减少。...基于距离法移除孤立点, 具体过程如下: 首先扫描一次数据集, 计算每一个数据对象与其邻近对象的距离, 累加求其距离和, 并计算出距离和均值。
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