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计算几何 平面最近对 nlogn分治算法 求平面中距离最近的两

平面最近对,即平面中距离最近的两 分治算法: int SOLVE(int left,int right)//求解集中区间[left,right]中的最近对 { double ans...当前集合中的最近对,对的两同属于集合[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...对于temp中的,枚举求所有点中距离最近的距离,然后与ans比较即可。...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:一旦枚举到的与py值之差大于ans,停止枚举。最后就能得到该区间的最近对。...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,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

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    平面几何算法:求点到直线和圆的最近

    今天我们来学习平面几何算法,求点到直线和圆的最近。 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,当靠近某条直线时,绘制会吸附到这条直线的最近上。 求最近,起名通常为 getClosestPoint(最近),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: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 已知直线的两 p0、p1 组成的直线上,距离 p 最近最近

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    原 初学算法-分治法求平面上最近对(Cl

    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、跨越左右的对中的一个。      那么你可能会有疑问了:本来最近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。...另外,可以证明对于每个矩形区域,最多尝试8个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)。     ...加上排序一次的时间O(nlogn),因此整个算法的运行时间T(n)' = T(n)+O(nlogn) = O(nlogn)。     ...下面,通过这个算法,我们就可以写出一份代码来: /**  * Find closest distance in N points.

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    KMP算法浅析

    具体参见: KMP算法详解 背景: KMP算法之所以叫做KMP算法是因为这个算法是由三个人共同提出来的,就取三个人名字的首字母作为该算法的名字。...其实KMP算法与BF算法的区别就在于KMP算法巧妙的消除了指针i的回溯问题,只需确定下次匹配j的位置即可,使得问题的复杂度由O(mn)下降到O(m+n)。...KMP算法的思想就是:在匹配过程称,若发生不匹配的情况,如果next[j]>=0,则目标串的指针i不变,将模式串的指针j移动到next[j]的位置继续进行匹配;若next[j]=-1,则将i右移1位,并将...在KMP算法中,为了确定在匹配不成功时,下次匹配时j的位置,引入了next[]数组,next[j]的值表示P[0...j-1]中最长后缀的长度等于相同字符序列的前缀。...15 } 16 } 17 18 return next ; 19 } 通过next采用KMP算法判断是否匹配的代码如下

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    Python算法——最近公共祖先

    Python中的最近公共祖先(Lowest Common Ancestor,LCA)算法详解 最近公共祖先(Lowest Common Ancestor,LCA)是二叉树中两个节点的最低共同祖先节点。...在本文中,我们将深入讨论最近公共祖先问题以及如何通过递归算法来解决。我们将提供Python代码实现,并详细说明算法的原理和步骤。...最近公共祖先问题 给定一个二叉树和两个节点p、q,找到这两个节点的最近公共祖先。 递归算法求解最近公共祖先 递归算法是求解最近公共祖先问题的一种常见方法。...{}".format(p.val, q.val, lca.val)) 输出结果: 节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 这表示在给定的二叉树中,节点5和节点1的最近公共祖先是节点3。...递归算法在解决最近公共祖先问题时具有简洁而高效的特性。通过理解算法的原理和实现,您将能够更好地处理树结构问题。

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    【深度】浅析Geoffrey Hinton最近提出的Capsule计划

    【导读】本文全面介绍了深度学习的来龙去脉以及Hinton最近提出的Capsule计划。希望做物理的、做数学的、做生物的、做化学的、做计算机、包括做科幻的都能看的很开心。...现在 NN 为人所诟病的方面之一就是很难解决逻辑问题,以及因果推断相关的问题(不过最近有些进步,比如在视觉问答 VQA 方面) ?...好了,现在除了各种小修小改(残差网络,Adam 优化器,ReLU,Batchnorm,Dropout,GRU,和稍微创意的 GAN),神经网络训练主流算法又回到了 30 年前(那个时候 CNN,LSTM...Hinton 最近抓住了 NN 中最成功的 CNN 批判了一番,又重新提出了 Capsule 结构。...当今很多算法都模仿这一,标注出人脸的关键结构,成功率很高。

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    华为OD机试 最近

    本期题目:最近 题目 同一个数轴 x 有两个的集合A={A1,A2,...,Am}和 B={B1,B2,......已经按照从小到大排好序,A、B均不为空 给定一个距离R正整数,列出同时满足如下条件的 (A(i),B(j))数对 A(i)<=B(j) A(i),B(j)之间距离小于等于 R 在满足1,2的情况下每个A(i)只需输出距离最近的...一般来说,华为 OD 机试包含多个环节,如笔试、编程题、算法设计等,可以全面评估应聘者的专业知识和技能水平。 在华为 OD 机试中,笔试环节是最为基础和重要的部分,主要考核应聘者的理论知识和基本能力。...笔试内容涉及计算机网络、数据结构与算法、操作系统等多个方面,需要应聘者有扎实的理论基础和较强的逻辑思维能力。 在华为 OD 机试中,编程题也是一个非常重要的环节。

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    分治法求最近对问题

    蛮力法 算法思想 蛮力法,顾名思义,即穷举所有点与之间的距离,两层循环暴力找出最近对。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。...表1 分析: 由实验结果可知,蛮力法的实验值与理论值基本一致,算法的时间复杂度确实为O(n2),确实很慢。...分治法 算法思想 先对进行预处理按横坐标排序,然后每次将均分成左右两个子集,最短距离的两个要么都在左子集,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,所以我们需要将两边的距离算一下,实际上,我们需要对于一边的,我们需要计算距离的最多不超过4个,因为同一边的之间的距离肯定大于等于minDistance

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    Python基础算法解析:K最近算法

    K最近邻(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种简单而有效的监督学习算法,常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。...什么是K最近算法? K最近算法是一种基于实例的学习方法,其核心思想是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即最近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。...选择最近邻:选取与测试样本距离最近的k个训练样本。 进行分类(或回归):对于分类问题,通过投票机制确定测试样本的类别;对于回归问题,通过求取k个最近邻样本的平均值确定测试样本的输出。...选择最近邻:选取与测试样本距离最近的k个训练样本。 进行分类(或回归):对于分类问题,采用多数表决法确定测试样本的类别;对于回归问题,采用平均值确定测试样本的输出。...y_train) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred_regression) print("Mean Squared Error:", mse) 总结 K最近算法是一种简单而强大的监督学习算法

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    每周算法练习——最近对问题

    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 ? 个的集合中距离最近的两个。...抽象出来就是求解任意两个之间的距离,返回距离最小的的坐标,以及最小距离。这里会使用到欧式距离的求法: ? 以上是二维的情况,这其实和相似性的计算是类似的,所以便想去实现这样的一个问题。...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。...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: ?

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