本文介绍在ArcMap软件中，基于一个面图层，绘制其中面要素的最小外接矩形、最小外接圆等的方法。 首先，我们来看一下本文需要实现的需求。现有一个面要素图层，其中包含多个面要素，如下图所示。...我们希望绘制这个面要素图层的最小外接矩形——既包括这个完整的面要素图层的最小外接矩形（即最后得到一个矩形），也包括这个图层中，每一个面要素的最小外接矩形（即最后得到多个矩形）。 ...“Minimum Bounding Geometry”是ArcGIS中的一个工具，可以用来为面要素图层绘制最小外接矩形、最小外接圆、椭圆、旋转椭圆等几何图形；使用这一工具，可以帮助我们更好地理解面要素图层的分布情况和空间特征...Geometry Type：选择要创建的几何对象类型，包括最小外接矩形、旋转矩形、最小外接圆、椭圆等多种形状。 Rectangle By Area：根据面积最小的矩形计算。...Rectangle By Width：根据宽度最小的矩形计算。 Convex Hull：是否计算面要素的凸包。 Circle：最小圆形。 Envelope：包络矩形。
小灰的想法： 1.创建一个整型变量 min，初始值-1 2.当第一个元素进栈时，让min=0，即把唯一的元素当做最小值。 3.之后每当一个新元素近栈，让新元素和min指向位置的元素比较大小。...解法： 1.设原有的栈叫做栈A，此时创建一个额外的栈B，用于辅助原栈A。 2.当第一个元素进入栈A的时候，让新元素的下标进入栈B。这个唯一的元素是栈A的当前最小值。...（考虑到栈中元素可能不是类对象，所以B栈存储的是A栈元素的下标） 3.每当新元素进入栈A时，比较新元素和栈A当前最小值的大小，如果小于栈A当前最小值，则让新元素的下标进入栈B，此时栈B的栈顶元素就是栈A...当前最小值的下标。...4.每当栈A有元素出栈时，如果出栈元素是栈A当前最小值，则让栈B的栈顶元素也出栈。此时栈B余下的栈顶元素所指向的，是栈A当中原本第二小的元素，代替刚才的出栈元素成为了栈A的当前最小值。
在上一篇文章中，我们看了一下图的遍历算法，主要是对图的深度优先遍历和图的广度优先遍历算法思想的介绍。接下来让我们来看一下图的最小声成树算法。...这是百度百科上的一张有权图的图片，和无权图相比多了边的权值。Ok，那么最小生成树算法是什么呢？...求最小生成树的算法主要有两种：克鲁斯卡尔（Kruskal）算法和普里姆（Prim）算法。...下面一一介绍这两种算法： Kruskal 算法的思想，简单来说，就是如果一个图有 n 个顶点，选出总权值最小并且不会构成回路的 n-1 条边使得图中的任意两个顶点都能通过这 n-1 条边中的若干条边连通...下面我们来看一下 Prim 算法的核心思想： 我们换个角度思考一下：既然最后我们需要的最小生成树一定要有 n 个顶点，那么我们直接向这个最小生成树加入图的顶点就行了。
定义： 一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图，且包含原图中的所有 n 个结点，并且有保持图连通的最少的边。...[1] 最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或prim（普里姆）算法求出。...Kruskal算法简述： 假设 WN=(V,{E}) 是一个含有 n 个顶点的连通网，则按照克鲁斯卡尔算法构造最小生成树的过程为：先构造一个只含 n 个顶点，而边集为空的子图，若将该子图中各个顶点看成是各棵树上的根结点...之后，从网的边集 E 中选取一条权值最小的边，若该条边的两个顶点分属不同的树，则将其加入子图，也就是说，将这两个顶点分别所在的两棵树合成一棵树；反之，若该条边的两个顶点已落在同一棵树上，则不可取，而应该取下一条权值最小的边再试之...forest.add(item) edges = sorted(edges, key=lambda element: element[2]) num_sides = len(nodes)-1 # 最小生成树的边数等于顶点数减一
给定一张 N 个点 M 条边的无向图，求无向图的严格次小生成树。 设最小生成树的边权之和为 sum，严格次小生成树就是指边权之和大于 sum 的生成树中最小的一个。...接下来 M 行，每行包含三个整数 x，y，z，表示点 x 和点 y 之前存在一条边，边的权值为 z。 输出格式 包含一行，仅一个数，表示严格次小生成树的边权和。
拼接最小字典序： 给定一个字符串类型的数组strs，请找到一种拼接顺序，使得将所有字符串拼接起来组成的大字符串是所有可能性中字典顺序最小的并放回这个大字符串。...思路： 1.字典序，12345这五个数，按不同的顺序排列，所有的排列中最前面的是12345，最后面的是 54321。...2.使用比较函数usort(arr,'costomcomp'),自定义比较大小的函数，costomcomp(a,b) return a+b > b+a 3.str_split 单个字符串转数组 4.字符转
逐层排序二叉树所需的最少操作数目，参考该题解的评论区的作者解答，进行纠正。 贪心思想，每一步使得对应元素放到它该放的位置。...先将要排序的数组复制一份，然后将其排序，使用哈希表记录排序后的数组对应元素与其对应下标。 遍历原数组与排序后的数组，如果对应下标不相等，则根据哈希表记录该元素的下标进行交换。...=sort_nums[i]){ swap(nums[i],nums[mp[nums[i]]]);// 将元素放到它该在的位置 cnt++;...} } return cnt; } 注意上述代码中，第二个for循环使用的是while，使用if会跳过某些元素。...逐层排序二叉树所需的最少操作数目 先层序遍历获取每层元素，然后对每层元素求有序最小的操作数目。
# 最大最小距离算法的Python实现 # 数据集形式data=[[],[],...,[]] # 聚类结果形式result=[[[],[],...],[[],[],...],...] # 其中[]为一个模式样本...将Z2加入到聚类中心集中 zs.append(data[index]) # 计算阈值T T = t * distance return T # 计算两个模式样本之间的欧式距离
基本思想： 1 置S={1} 2 只要S是V的真子集就做如下的贪心选择： 选取满足条件的i ，i属于S，j输入V-S，且c[i][j]最小的边，并将定点j加入S中 这个过程直到S==V为止。...3 这个过程所选的边，恰好就是最小生成树 算法描述： void Prim(int n,Type * * c) { T = 空集; S = {1}; while(S !...= V) { (i,j)=i 属于 S 且 j属于V-S的最小权边; T = T∪{(i,j)}; S = S ∪ {j}; } } 模版代码
文章整理自网络 简介 随机增量算法是计算几何的一个重要算法，它对理论知识要求不高，算法时间复杂度低，应用范围广大。...算法 假设圆O是前i-1个点得最小覆盖圆，加入第i个点，如果在圆内或边上则什么也不做。否，新得到的最小覆盖圆肯定经过第i个点。...（因为最多需要三个点来确定这个最小覆盖圆，所以重复三次） 遍历完所有点之后，所得到的圆就是覆盖所有点的最小圆。...令前i-1个点的最小覆盖圆为C 如果第i个点在C内，则前i个点的最小覆盖圆也是C 如果不在，那么第i个点一定在前i个点的最小覆盖圆上，接着确定前i-1个点中还有哪两个在最小覆盖圆上。...，在前j个点外加第i个点的最小覆盖圆 固定了2个点，不停的在范围内找到第一个不在当前最小圆的点Pk，当前圆为Pi，Pj，Pk的外接圆。
02 — 最小生成树 看下最小生成树的定义 在一给定的无向图 G = (V, E) 中，(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边，而 w(u, v) 代表此边的权重，若存在 T 为 E 的子集且为无循环图...，使得 w(T) 最小，则此 T 为 G 的最小生成树。...最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或 prim（普里姆）算法求出。...03 — prim（普里姆）算法 算法描述 输入：一个加权连通图，其中顶点集合为V，边集合为E； 初始化：Vnew = {A}，其中 A 为顶点集合V中的任一节点（起始点），Enew = {},为空；...在集合E中选取权值最小的边 其中 u 为集合 Vnew 中的元素，而 v 不在 Vnew 集合当中，并且 v∈V 2.
贪心算法不是对所有的问题都能得到整体最优解（也就是说这两种算法不是万能的）。 并且 最小生成树是不唯一的！...除了 Kruskal 算法以外，普里姆算法（Prim 算法）也是常用的最小生成树算法。...但是贪心的方式和 Kruskal 完全不同。prim 算法的核心信仰是：从已知扩散寻找最小。它的实现方式和 Dijkstra算法相似但稍微有所区别，Dijkstra 是求单源最短路径。...Prim算法原理： 以某一个点开始，寻找当前该点可以访问的所有的边； 在已经寻找的边中发现最小边，这个边必须有一个点还没有访问过，将还没有访问的点加入我们的集合，记录添加的边； 寻找当前集合可以访问的所有边...总的来说，Prim 算法是 以点为对象，挑选与点相连的最短边来构成最小生成树。而 Kruskal 算法是以边为对象，不断地加入新的不构成环路的最短边来构成最小生成树。
而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成树的建立！这是图论中一个经典问题，可以使用Kruskal和Prim两种算法来进行实现！...1 什么是最小生成树 在给定一张无向图，如果在它的子图中，任意两个顶点都是互相连通，并且是一个树结构，那么这棵树叫做生成树。当连接顶点之间的图有权重时，权重之和最小的树结构为最小生成树！...在实际中，这种算法的应用非常广泛，比如我们需要在n个城市铺设电缆，则需要n-1条通信线路，那么我们如何铺设可以使得电缆最短呢？最小生成树就是为了解决这个问题而诞生的！ ?...最小生成树 如上图所示，一幅两两相连的图中，找到一个子图，连接到所有的节点，并且连接边的权重最小（也就是说边的数量也是最小的，这也保证了其是树结构）. 2 Kruskal算法（克鲁斯卡算法） Kruskal...算法是一种贪心算法，我们将图中的每个edge按照权重大小进行排序，每次从边集中取出权重最小且两个顶点都不在同一个集合的边加入生成树中！
前言 在数据结构与算法的图论中，(生成)最小生成树算法是一种常用并且和生活贴切比较近的一种算法。但是可能很多人对概念不是很清楚。...最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或prim（普里姆）算法求出。 通俗易懂的讲就是最小生成树包含原图的所有节点而只用最少的边和最小的权值距离。...通过这个图我们使用某种算法形成最小生成树的算法就可以叫做最小生成树算法。具体实现上有两种实现方法、策略分别为kruskal算法和prim算法。...此时被选择的边构成最小生成树。 ? 在这里插入图片描述 ? 在这里插入图片描述 Prim算法 除了Kruskal算法以外，普里姆算法（Prim算法）也是常用的最小生成树算法。虽然在效率上差不多。...当然，要注意的是最小生成树并不唯一，甚至同一种算法生成的最小生成树都可能有所不同，但是相同的是无论生成怎样的最小生成树： 能够保证所有节点连通(能够满足要求和条件) 能够保证所有路径之和最小(结果和目的相同
一、题目 1、算法题目 “给定一个整数数组和正整数target，找出数组中满足≥target的长度最小的子数组，返回其长度。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接： 209....长度最小的子数组 - 力扣（LeetCode） 2、题目描述 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。...直观的方法是枚举数组中每个下标i作为子数组的开始下标，找到满足条件的下标j，然后更新子数组的最小长度也就是j-i+1，但是这种方法实现可能会超出时间限制。...上面说的方法时间复杂度为O(n2)，因为找到长度最小的子数组需要O(n)的时间，要全部找一遍需要O(n2)的时间复杂度，那么能不能将时间优化一下呢。...通过二分查找得到大于或等于i的最小下标，更新子数组的最小长度。
一、题目 1、算法题目 “实现MinStack类，实现push/pop/top操作。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接： 155....最小栈 - 力扣（LeetCode） 2、题目描述 设计一个支持 push ，pop ，top 操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。...void pop() 删除堆栈顶部的元素。 int top() 获取堆栈顶部的元素。 int getMin() 获取堆栈中的最小元素。...那么就可以在每个元素入栈的时候，保存栈内最小值，那么无论何时，栈顶元素都是存储的最小值。...三、总结 用一个栈，这个栈同时保存的是每个数字进栈的时候的值 与 插入该值后的栈内最小值。 即每次新元素入栈的时候保存一个元组： （当前值 ，栈内最小值） 。
最小生成树： 构造连通图的最小代价生成树称为最小生成树，也就是说，所有的边加权后和最小的树。 Prim算法 Prim算法计算最小生成树的方法从一个结点开始使树一点点的成长。...这个过程主要体现在“加点”，在算法进行的过程中，有一个已经添加到树上的顶点集，这个顶点集实际就是最小生成树的结点集合，其余顶点都作为选择，等待是否被加入集合。...*/ } } } } Kruskal算法 Prim算法是以某个顶点开始，逐步寻找各个顶点上最小权值的边，这样一步步来构建最小生成树。...在形式上Kruskal算法是在处理一个森林，开始的时候，存在n棵单结点的树，每次添加一条边把两棵树合并成一棵树，当算法终止时剩下的一棵树就是最小生成树。...假设图和上面一样 首先我们得到一张表，每条边按权值从小到大排序 然后开始加边，优先选择权值小的边 加最后一条边，得到最小生成树，和Prim算法得到的一样 Kruskal算法C语言实现 #define MAXedge_type
算法思想： 1 将G的n个顶点看成n个孤立的连通分支，所有的边按权从小到大排序 2 当查看到第k条边时， 如果断点v和w分别是当前的两个不同的连通分支t1和t2中的顶点时，就用边（v,m）j将t1,...t2连接成一个连通分支，然后继续查看第k+1条边； 如果端点v和w当前的同一个连通分支中，就直接查看第k+1条边 实现代码： template class EdgeNode
在特征选择中，“最好的m个特征不一定是m个最好的特征”，从相关度与冗余度来看，最好的m个特征是指与分类最相关的特征，但由于最好的m个特征之间可能存在冗余，因此最相关的m个特征并不一定比其他m个特征产生更好的分类准确率...2、怎样解决特征之间的冗余。 互信息 互信息可以度量两个变量x，y之间的相关关系。如下图所示： ? 考虑特征x与分类目标c，计算I（x，c），I（x，c）的大小代表了x与c之间的关联度的大小。...从所有特征中选出与c之间互信息最大的m个特征，就可以得到与c最相关的m个特征。 最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合，|S|=m. 为了选出m个最相关特征，使得S满足如下公式： ?...可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。 S很可能包含相关度很大的特征，也就是说特征之间存在冗余。集合S的冗余度如下式所示： ?...最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S，直接优化下式： ? 直观上说D的增大，R的减小都会使得目标函数增大。 假设现在S中已有m-1个特征，现在需要从余下的特征中选择第m个特征。
1.快排,不讲了 2.定义一个小根堆,比如priorityqueue,添加数据,利用小根堆每次弹出最小值即可 这个题目的两种解法都比较简单,时间复杂度也还好,就不讲这题了 这里引入一个类似题目的变种...谷歌面试题：输入是两个整数数组，他们任意两个数的和又可以组成一个数组，求这个和中前k个数怎么做？...分析： “假设两个整数数组为A和B，各有N个元素，任意两个数的和组成的数组C有N^2个元素。...2]+B[3] <=… … A[N]+B[1] <= A[N]+B[2] <= A[N]+B[3] <=… 问题转变成，在这N^2个有序数列里，找到前k小的元素
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
