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...对于temp中的点，枚举求所有点中距离最近两点的距离，然后与ans比较即可。...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
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。
本期题目：最近的点 题目 同一个数轴 x 有两个点的集合A={A1,A2,...,Am}和 B={B1,B2,......R 在满足1，2的情况下每个A(i)只需输出距离最近的B(j) 输出结果按A(i)从小到大排序 输入 第一行三个正整数m n R 第二行m个正整数 表示集合A 第三行n个正整数 表示集合B 输入限制 ...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。...编程题往往需要应聘者在规定时间内完成一定难度的编程任务，要求应聘者具备熟练的编码能力和较高的解决问题的能力，同时还要保证代码的质量和可读性。
然后，我们就可以把这些点按照x轴的坐标分为左半部分和右半部分。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。...而在以l为中心、最大距离为2δ的区域中，最多有O(n)个如图所示的矩形。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）。 ...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)。
介绍一种通过数据驱动的方法，在自定义数据集上选择最快，最准确的ANN算法 ?...人工神经网络背景 KNN是我们最常见的聚类算法，但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类算法，例如 一种称为HNSW的ANN算法与sklearn的KNN相比，具有380倍的速度，同时提供了...Small World graphs） 一些其他算法 作为数据科学家，我我们这里将制定一个数据驱动型决策来决定那种算法适合我们的数据。...下图是通过使用距离度量在glove-100 数据集上运行ANN基准而得到的图形。在此数据集上，scann算法在任何给定的Recall中具有最高的每秒查询数，因此在该数据集上具有最佳的算法。 ?...从该图中可以看出，通过在任意给定的Recall上每秒提供更高的查询，诸如NGT-onng，hnsw（nmslib），n2，hnswlib，SW-graph（nmslib）之类的算法明显优于其余算法。
嗯，祝大家中秋节快乐~多吃月饼、多吃螃蟹...嗯，最近小编一直在做宏的测试，经过几天的宏的测试，发现了一些平时不曾注意的一些问题~感觉还是很有意思的... 这个点有没有问题......基本上就这样一个过程...最近测试过程中，发现一个比较有趣的问题，那就宏变量解析时候的那个点，居然出错了...下面小编就上一个截图....与对应的Log ? 这个！...双编程也难避开的雷......作为一个SAS程序员，ODS输出RTF如同吃饭一样，天天需要做的一件事，在使用ods输出RTF的时候，我们经常会使用ods escapechar=这个语句，那么一般你让escapechar=后面等于的是啥呢...有没有发现...血小板的的参考值的单位看起来有一点怪怪的...没错！单位肯定不可能是x10/L,数据集里的单位肯定是x10^9/L！！！
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。...题意 我们先来看下题意吧，题意很简单，在一个平面当中分布着n个点。现在我们知道这n个点的坐标，要求找出这n个点当中距离最近的两个点的间距。 ?...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？...当然不是，有一些离得远的是明显不可能的，对于这些点我们没有必要一一遍历，直接都可以批量忽略。要想和p点构成最近点对，必须在下图这个虚线框起来的范围内。 ?...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？
最近几周在使用Flowportal.Net BPM的过程中，遇到了一些问题，相信很多人在开始阶段也会遇到这些问题，整理下来分享给大家。...中增加一行记录ItemName = ClickToProcessHTTP,ItemValue=http://IP Address/BPM/XMLService/ClickToProcess.aspx 2、在流程的邮件提醒的内容里加入... 3、流程的名称不能太长，超过30位就死翘翘了 在使用Flowportal.Net的过程中还遇到不少小问题，但是一般调整一下都可以自行解决...一个比较大的问题，需要提醒大家的就是当大家创建流程的名称时，不要太长，因为系统的默认字段长度只有30位。...如果非要用长流程名，请修改BPMInstTasks和BPMInstProcSteps的ProcessName字段长度。
一、题目描述 写一个 RecentCounter 类来计算特定时间范围内最近的请求。 请你实现 RecentCounter 类： RecentCounter() 初始化计数器，请求数为 0 。...以下是队列问题的基本算法： 初始化队列：创建一个空队列，并设置一个队头指针和一个队尾指针，分别指向队列的开头和结尾。 入队操作：将一个元素插入到队列的尾部。...以上是队列问题的基本算法，可以用于解决各种相关问题，如生产者消费者问题、约瑟夫环问题等。...2.2 方法一：队列 思路与算法： 由于每次调用 ping 方法时，请求时间 t 是严格单调递增的，因此按照调用顺序存储请求时间可以得到请求时间的严格递增序列。...空间复杂度主要取决于队列空间，队列内存储最近 3000毫秒的请求，空间复杂度是 O(n)。
这些组件库的优势在于，它们提供了很多现成的组件，我们可以直接拿来使用，而且这些组件库都是经过了很多人的使用和测试的，所以它们的质量是非常有保障的。这样的方式其实就是一种组件复用的方式。...因此我们需要把精力放在逻辑上做复用上。虽然在前端界面上，做到前端交互代码复用可能实施难度比较大，甚至在一些场景上不大现实，但是在逻辑复用上，我们还是可以做到的。...这样的方式可以大大提高我们的开发效率，而且也可以减少我们的代码量。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？...}// 有明显差一点可以写一个抽象，具体在不同平台端 中实现 businessLogic(data) { throw new Error('This method must be overridden...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。
参考链接： K最近邻居的Python实现 python k近邻算法 K最近邻居(KNN) (K-Nearest Neighbors (KNN)) KNN is a supervised...KNN是一种监督的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。 KNN的原理是数据点的值或类，由该值周围的数据点确定。 ...预测算法计算从未知点x到数据中所有点的距离。 然后，通过增加与x的距离来对数据中的点进行排序。 通过从“ K”个最接近点预测多数标签来进行预测。 ...选择K将影响将新点分配到的类别。 ...但是，KNN确实有缺点，其中包括较高的预测成本，这对于大型数据集而言更糟。 KNN对异常值也很敏感，因为异常值会对最近的点产生影响。 此外，它们不适用于高维数据集，并且分类特征不能很好地工作。
简介K最近邻（K-nearest neighbors，简称KNN）算法是一种基于实例的机器学习方法，可以用于分类和回归问题。它的思想非常简单，但在实践中却表现出了出色的效果。...特征提取：对于每封邮件，我们可以提取出一组特征，例如：单词频率：统计邮件中每个单词的出现频率，构建一个向量表示邮件的特征。主题关键词：根据主题模型提取关键词，构建一个向量表示邮件的主题内容。...通过计算待分类邮件与训练集样本的距离，并选取最近的K个邻居样本，根据这些邻居样本的标签进行投票，将待分类邮件划分为得票最多的类别，即确定该邮件是否为垃圾邮件。...= [sqrt(np.sum((x_train-x)**2)) for x_train in X_train]之后需要找出距离待预测点最近的k个点k = 3nearest = np.argsort(distance...)nearest[:k]运行结果如下之后将下标取出nearest = [i for i in nearest[:k]]运行结果如下找出最近的k个点下标值以后，找出这些样本对应的目标值top_K = [i
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！！！...思路：我一开始没怎么想，就暴力着把所有的点都遍历一遍，然后每次两个坐标得到一个距离，然后每次min得到最小的距离，所有的点遍历后就能得到最小距离。（超时！！！）...下面是错误代码，只考虑了相邻的两个点间的距离，我们必须要用两个for循环把所有的两两点遍历得到最小距离 #include #define maxn 100005 #define...，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，我哭o(╥﹏╥)o了，菜是原罪。...{ 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
TopK 最大的K个数 10亿数据内筛选最大的100个，要求速度要快。 最近阿里的一道面试题，其实基于多层博弈论，我想我刷过这题，我知道如何偷鸡的。我以为我在第二层，没想到我只在第一层。...第一层 于大顶堆的方式的方式筛选出数组内最大的k个数。 ? 先看看顶堆的数据结构，其中可以看出0位置是要么就是堆内最大或者最小，然后我们可以利用堆的特性，去把当前的数组的值和这个最大最小进行比较。...堆的另外一个特性就是会重排序，参考堆排序算法。 当然你让我现场手写写我肯定是忘了，但是一个开发是可以偷鸡的呀，我们可以直接用优先级队列PriorityQueue的内部实现就是大顶堆。...将10亿的数据分片，通过分治的思维对数据进行第一次处理。 开启多线程然后对其进行这些分片的数据进行优先级队列操作。...总结 我问了下后端大神，这些应该都是mapreduce里面出现的原题啊，都是和海量数据相关的，有兴趣的可以自己去查下。 别说了，这些都是下场之后想了想总结的，当场面试就是懵逼的，边界个锤子。
在特别情况下.size()和int整型变量比较时会出错，所以尽量保证式子的运算结果是正数，因为如果是负数，unsigned int类型的变量会变成超大的正数。..., 需要用其他的变量 图论采用虚拟源点时，边数M的值要加上N。...~h[u] 要么 h[u] == -1 线段树要开4倍N 二分注意二分的数值的大小可能要开LL， mid同理 dfs or ... if 先判断数组的下标会不会越界再判数组的值！！！...) rbegin()是完全反的迭代器，也是用++ 正常遍历的。...悲惨的fst 换LL的时候for循环的变量也看看QnQ
这个算法的关键在于：当深度优先遍历访问到顶点u时，假设图中还有顶点v是没有访问过的点，如何判断顶点v在不经过u 的情况下还能回到之前访问任意一个结点？...low[i]来记录每个顶点在不经过父顶点时，能够回到的最小时间戳。 代码是用邻接矩阵来存储图的，复杂度O(N^2)，边的处理就需要O(N^2)。这样写是为了突出割点部分。...int n,m,e[maxn][maxn]; int root,num[maxn],low[maxn],flag[maxn],index; void dfs(int cur,int father)//割点算法核心...cur时间戳 low[cur]=index;//初始化最早能访问到的时间戳，当然是自己了 for(int i=1;i<=n;i++) { if(e[cur][i]==1)//遍历所有与当前点联通的点...=father)//已经访问但是 这个点不是cur的父亲， //则说明此时的i为cur的祖先，因此需要更新当前结点cur能访问到的最早结点 {
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...代码演示 暴力算法 #计算两点的距离 import math def calDis(seq): dis=math.sqrt((seq[0][0]-seq[1][0])**2+(seq[0][1]...minDis=dis pair=[seq[i],seq[j]] return [pair,minDis] 分治法求解 #求出平面中距离最近的点对
同时，在同一个坐标系下给你一个数组 points ，其中 points[i] = [ai, bi] 表示在 (ai, bi) 处有一个点。...当一个点与你所在的位置有相同的 x 坐标 或者 相同的 y 坐标时，我们称这个点是 有效的 。 请返回距离你当前位置 曼哈顿距离 最近的 有效 点的下标（下标从 0 开始）。...如果有多个最近的有效点，请返回下标 最小 的一个。 如果没有有效点，请返回 -1 。...两个点 (x1, y1) 和 (x2, y2) 之间的 曼哈顿距离 为 abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) 。...示例 3： 输入：x = 3, y = 4, points = [[2,3]] 输出：-1 解释：没有有效点。
最近由于工作的原因，我需要组建一支新的AI技术团队，由于是新的团队，新的业务方向，所以一切都需要从零开始，这支AI团队包含了NLP和CV两个方向。...这个是我收到简历中的一个完整的项目经历，在面试官看来，这个项目经历就是一个很纯粹的项目介绍，只是简单的介绍了这个项目的背景是什么，用的是哪个算法做的，其他的信息完全没有看出来。...求职实习生：CNN，又名卷积神经网络，是深度学习的代表算法之一，可进行有监督学习和无监督学习……，面试官您好，我的回答完毕。...我对于每个人的面试基本上都是从最最基础的内容开始问起，然后一点点的深入，其目的是找到求职者的能力定位，以及未来的发展潜力，而且，一般来讲，都是会从简历里选择自己所做过的内容来问，但是很多求职者在这个方面做的确实不好...； 下面我用一份推荐算法的项目描述做一个简单的举例： ?
1. k 近邻算法简介 k 近邻 (k-Nearest Neighbor，KNN)[2]算法，是一个理论上比较成熟的分类算法，也是最简单的 机器学习算法 之一。...该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的 k 个最近 (即特征空间中最邻近) 样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。...KNN 算法基本要素 KNN 算法中，所选择的邻近实例都是已经正确分类的对象，该算法只依赖于最邻近的一个或者几个实例的类别来决定待分样本所属的类别，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为 0，...k 值的选择、距离度量和分类决策规则是该算法的三个基本要素： 2.1 k 值的选择 易知，k 值的选择会对算法的结果产生重大影响。...第二个参数 par.vals 表示参数值，用来指定希望算法使用的 k 个最近邻的数量。
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