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。...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...实验结果 先在小规模数据上跑，环境为MATLAB，数据规模为1w到5w，运行结果如图6所示。 图6 具体数据如表2所示。 表2 数据规模为10w到100w，运行结果如图7所示。
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
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）。 ...smallest split distance. */ #include #include #include #define INF 0x6FFFFFFF
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...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。...由鸽巢原理，代码中第四步的枚举实际上最多只会枚举6个点，效率极高（一种蒟蒻的证明请看下方的评论） 本算法时间复杂度为O(n log n) 代码： #include <stdio.h
+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...Merge合并操作时用 double dis = 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
题目大意：给你N对点，求这N对点中两队点的距离的一半，精确到小数点后两位 暴力显然O（n^2)，不能过。 分治即可，对N对点对，求中间值，mid。...按照横坐标升序排列，递归求出0到mid以及mid+1到N-1对点的最小距离。 分治关键步骤在合并。 我们求出两个最小距离，但是没有考虑一个点在左边，一个点在右边的情况。 ...先求出两个最小距离中较小的一个，记为mdis 根据mid点为分界点【mid-mdis,mid+mdis】的闭区间筛选出可能取得最小距离的点，因为平面上的点还包含纵坐标，所以水平 距离不在这个范围内不可能是最短距离...同理再对进入暂时数组（记为temp）的点对按纵坐标分类,再次筛选，并不断更新mdis 的值。
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。...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： ?...，此时，取中间的部分，因为在我们将坐标点分开的过程中，中间的点对可能距离比区域 ? 和 ? 上的最小值还要小， ? 。最终返回所有可能解的最小值。
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; /*...i < length; i++) { System.out.println(i + "\t" + p[i].getX() + "\t" + p[i].getY()); } // 计算出最近对...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
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。...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...#求出平面中距离最近的点对（若存在多对，仅需求出一对） import random import math #计算两点的距离 def calDis(seq): dis=math.sqrt((...点集的点的纵坐标必定大于u的纵坐标，故只需检查纵坐标是否大于u[1]+dis，且只需最多检查right点集中纵坐标最小的6个点 def candidateDot(u,right,dis): cnt
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？...也就是说对于SL侧的点p，我们在SR侧最多只能找出6个点来可能构成最短点对，这样我们需要筛查的点对数量就大大减小。...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？...l = m else: r = m idx = r # 在范围内最多只有6个点能够构成最近点对
MVI 模式的目的是实现一种动态的程序设计，使后续对程序的修改和扩展简化，并且使程序某一部分的重复利用成为可能。MVI 模式的核心是模型、视图、意图三个部分之间的交互。...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？...这就比较考验我们对业务的抽象能力了，我们需要将业务逻辑进行抽象，然后将这些抽象的业务逻辑进行封装，然后在不同的页面中引用这些抽象的业务逻辑。...// 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。
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！！！...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...分治法来帮忙！！！...{ 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
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PERT法计算工期，我们必须记住下面三个公式(P代表最悲观工期；M代表最可能工期；O代表最乐观工期） PERT公式 标准差公式：（a+4m+b）/6 方差公式：(b-a)/6 用PERT...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。...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...：（36-6）/6=5 所以根据正太分布：16(21-5)~26(21+5)这个区间范围内的概率都是68.26%。
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。
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%。...故不想linux bridge有防火墙功能的话应该设置： net.bridge.bridge-nf-call-arptables = 0 net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables...https://patchwork.ozlabs.org/patch/415791/ [5] http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-virtio/ [6]
人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx 最近几年服饰关键点检测分析引起了人们的广泛关注。以前的具有代表性的工作是服装关键点的检测或人体关节。...1、 背景介绍 最近几年人们对于视觉时尚分析兴趣不断增加，主要体现在服装属性的预测，衣服的检索 ，关键点的检测。视觉时尚分析给行业会带来巨大的价值。...对于以上两个数据集，我们均采用先分开训练4点检测，6点检测，8点检测的模型，然后再尝试4，6，8点检测统一训练。我们在各自的数据集上都采用了相应的对比实验以便测试评估最优模型。...，然后使用一个空间变换网络STN在之后并联四个STN用来消除背景的干扰，之后使用全连接层进行对关键点的 可见性以及关键点的位置进行预测。...以下为Fashion Landmark Detection Benchmark数据集4、 6和8个点的部分图片预测效果展示。 ?
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。...除了作为字符串匹配算法之源头的暴力匹配算法外，其余的字符串匹配算法，都要经历两个步骤，第一是对元数据预处理，生成特定数据结构，第二是基于此特定数据结构做匹配运算。...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? ...我们想把它往多模去扩展，是不是可以考虑把数据结构扩展到二维，用树作为基础，实现一种多模匹配算法呢？ 这就是字典树。 字典树与AC自动机 字典树前缀构词树。KMP是一对一匹配的时候常用的算法。...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?
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。
摘要：点对特征是基于模型的6D位姿估计方法中最成功的一种，作为传统的局部和全局管道的一种高效、综合和折衷的替代方法。在过去的几年里，已经提出了几种不同的算法。...本文提出了该方法的一种新的改进方法，并针对最近在ICCV 2017第三届恢复6D对象位姿国际研讨会上组织的2017年第六次挑战[3]上提出的具有挑战性的数据集测试了其性能。...二 点对特征方法 本文提出的方法遵循Drost et al.[1]定义的点对特征(PPF)方法的基本结构，由两个阶段组成：全局建模和局部匹配。...四 实验数据 2017年的第六次挑战[3]提出了一套数据集，用于评估单一对象的单一实例的6D本地化任务。...六 结论 本工作提出了PPF方法的一个新的改进方法，并根据最近发布的6D挑战2017引入的数据集测试其性能[3]包括68个对象模型和60475个测试图像。
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