p=24658 圆填充Circle packing算法 已经开发了大量确定性和随机性的圆填充算法。 RepelLayout 通过成对排斥迭代移动圆圈来搜索非重叠布局。圆的位置被限制在一个矩形区域内。...为避免边缘效应，可以将边界区域视为环面，例如，推到左侧边缘的圆将重新进入右侧边缘的边界区域。这是一种非常简单且效率相当低的算法，但通常会产生良好的结果。...ProgressiveLayout 连续放置圆，使每个圆与先前放置的两个圆在外部相切。该算法是确定性的，尽管可以通过改变输入圆圈的顺序产生不同的布局。它非常高效，因此适用于处理大型数据集。...切线图和结果堆积 GraphLayout 实现了算法的基本版本。下面的例子产生一个类似于上图的布局： ## 切线列表。矢量元素是圆 ID。...本文摘选《R语言圆填充( CIRCLE PACKING)算法圆堆图圆形空间填充算法可视化》
复杂链表的复制 题目 运用拆接-拆分法，可以使得random始终可以获取到原节点的random。
一、题目 1、算法题目 “给定数组，计算数组转化为高度图后能储存最大的雨水量。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：42....接雨水 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。...示例 1： 输入：height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 输出：6 解释：上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接...示例 2： 输入： height = [4,2,0,3,2,5] 输出： 9 二、解题 1、思路分析 这个题就是求数组中两个最高的元素，最简单的方法就是从左向右和从右向左，分别判断并记录左右边的最大高度...维护一个单调栈，单调栈存储的是下标，满足从栈底到栈顶的下标对应数组中的元素递减，然后从左到右遍历数组，遍历到i处时，如果栈内有两个元素，栈顶元素top，下一个元素left，这样就可以得到一个可以接雨水的区域
注：基数排序中：r是关键字的基数，d是长度，n是关键字的个数 1.插入排序 基本思想：在序号i之前的元素(0到i-1)已经排好序，本趟需要找到i对应的元素x (...
---- 本文将依次介绍上述八大内部排序算法。 算法一：插入排序 ?...插入排序是一种最简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。...希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。...这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。点击这里了解常用的加密算法。 算法步骤： 1）比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。...递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
如题，今天来看两个算法实现。 求和圆内接的正多边形 方法参数有： center：圆心位置； start：正多边形上的一个点，和 center 的距离即圆的半径； count：多边形边数。...算法实现： /** * 计算和圆内接的正多边形 * @param center 圆心 * @param start 起点 * @param count 边数 */ export const getInternalTanRegularPolygon...求和圆外切的正多边形 外切要求的效果如下，start 为多边形其中一边的中点，其他同上。 思路是计算一个新的起点 start，然后应用前的的外切方法。...如果你不知道线性插值是什么，可以看我的这篇文章： 《平面几何算法：求点到直线和圆的最近点》 算法实现： /** * 计算和圆外切的正多边形 * @param center 圆心 * @param...外切正多边形，可以转换为求内接，只需要用三角函数和线性插值计算等价的内接下的起点。 我是前端西瓜哥，关注我，学习更多平面几何知识。
算法： 接雨水的题目在leetcode上面出现了两次，不过解法却很不相同，一类是简单的双指针使用场景；一类是栈的典型实用。 这类题目的关键在于对题目的理解，以及拆解成简单的问题。...题目1: 算法：核心在于读懂题目 描述转换成：min(h[i],h[j])*(j-1)的最大值，有了这个之后很容易想到双指针 1. 偏移的策略是，h[i]和h[j]谁小，偏移谁， 2....高1==高2:从左往右，算法同1 3....代码实现： /*算法： 先找到数组里面最高的位置，然后从两边往中间靠拢，分别计算两边的数据之和。...1.高1<高2:从左往右，第一个高的入栈，后续比他小或等于的计算数值，求和； 2.高1==高2:从左往右，算法同1 3.高1=0: 不入栈，不做计算；// 最左边 */ func trap(height
上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水）。感谢 Marcos 贡献此图。...示例1 输入： [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 输出： 6 题解 方法1（按列算） 这也是最容易理解的一种方法，我们计算每一个柱子上方的水最多有多高就行了，而这个高度取决于它的左右两边最高的柱子分别是多高
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...1、K值的选取 K值的选取将会对KNN算法的结果产生重大的影响，下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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。...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。...顺带返回 t，是因为有时候我们要保存比例值，或用作复杂算法的后续运算。 最短距离 d 可不返回，在外面需要时再算。d 可用于实现高精度拾取算法，当 d 小于某个阈值时，认为线条被选中。...demo 地址为： https://codepen.io/F-star/pen/RwdzMwz 点到圆上的最近点 圆和求直线最近点一样，需要求 t。
由于圆的八分对策性，因此若已知圆弧上一点P(x,y),则可以得到另外7个对称点：(x,-y) (-x,y) (-x,-y) (-y,x) (-y,-x) (y,x) (y,-x) 。...中点画圆算法的步骤 决策参数取决于下一点$(x_k+1,y_k-1/2)$ 是在圆内还是圆外，如果圆内，则$y_k$更接近圆周边界，否则是$y_k-1$ 输入圆半径r和圆心$(x_c,y_c)$,并得到圆周...$(x_{k+1},y_k)$,并且 $p_{k+1} = p_k + 2x_{k+1}+1$ 否则，圆的下一点是$(x_k+1,y_k-1)$,并且 $p_{k+1} =p_k+2x_{k+1}...确定在其他七个八分圆中的对称点。...将每个计算出的像素位置(x,y)移动到圆心在$(x_c,y_c)$的圆的路径上，并画坐标值: $x=x+x_c$, $y=y+y_c$ 重复步骤3到步骤5，直至x>=y 。
KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单
作 者：柳行刚 编 辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...下面是next数组和匹配算法参照代码。
发现一个奇怪的现象，就是我只要用下面这张图像以后，我的轮廓分析算子运行时间就会慢的让我怀疑人生： 于是我仔细走查了一遍代码，发现有一个API函数可能是导致这个问题根本原因，这个函数就是我在求取OpenCV的最大内接圆使用的
②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度 ，最多增加logn次 这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值 关于倍增法链接 查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...1,所以后面的状态表示为f[t][y-2^t+1] 所以x到y的最小值表示为f(f[t][x],f[t][y-2^t+1])，所以查询时间复杂度是O（1） ④所以O(nlogn)预处理，O(1)查询最值...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础，向区间内跳1<<x的最
最常见最经典的例子是求圆周率pi的值。如下图所示： ? example 正方形内有一内接圆，假如圆的半径为r，则圆与正方形的面积比为pi/4。...假如我们向这个正方形内撒石子，撒很多次，且这些石头的分布属于均匀分布，那么出现在圆中的石子的概率约等于圆与正方形的面积比。即pi=4 * count/n，count为在圆中的次数，n为总次数。...蒙特卡洛算法现在在强化学习中发挥了很重要的作用。 欢迎关注公众号！ 生信编程日常
有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集 工欲善其事，必先利其器。...，然后是花瓣，最里面是花蕊....是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类 就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。
但有一种算法能够帮助你更好地做出决策，那就是k-Nearest Neighbors（NN）算法， 本文将使用学生社团来解释k-NN算法的一些概念，该算法可以说是最简单的机器学习算法，构建的模型仅包含存储的训练数据集...工作原理 在其最简单的版本中，k-NN算法仅考虑一个最近邻居，这个最近邻居就是我们想要预测点的最近训练数据点。然后，预测结果就是该训练点的输出。下图说明构造的数据集分类情况。...最后，返回最频繁出现的类别标签。 Scikit-Learn实现k-NN算法 Scikit-Learn是一个机器学习工具箱，内部集成了很多机器学习算法。...现在让我们看一下如何使用Scikit-learn实现kNN算法。...结论 k-NN算法是一种简单有效的数据分类方法，它是基于实例学习的一种机器学习算法，需要通过数据实例来执行机器学习算法，该算法必须携带完整的数据集。
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