Limit: 512 MB Submit: 1162 Solved: 618 [Submit][Status][Discuss] Description 已知平面内 N 个点的坐标，求欧氏距离下的第 K 远点对...Output 输出文件第一行为一个整数，表示第 K 远点对的距离的平方（一定是个整数）。...2 0 2 3 0 3 1 Sample Output 9 HINT Source 自己yy了一波，过了样例就A了hhh 考虑到$k$很小，因此我们可以维护一个$2*k$个点的小根堆去维护每个点对(...每个点对会被统计两次) 然后在K-D tree上暴力，如果当前点对的距离比堆顶的距离大，就把堆顶删除，然后把当前点加入 时间复杂度$O(n \sqrt(n))?
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？...这其实和我们生活中对人的评价方式一致，你想知道一个人是什么样的人，你只需要找到跟他关系最近（好）的K个人，然后看这K个人都是什么人，就可以判断出他是什么样的人了。...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...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。...05|利用python对未知电影进行分类： 1、背景： 假设爱情电影和动作电影之间的区别可以用打斗次数和接吻次数这两个特征来决定，下面提供了一些电影的类别以及其对应的接吻和打斗次数(训练数据集)。
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。...不同点： 组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成 随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和 随机森林对异常值不敏感，而GBDT对异常值比较敏感 随机森林是减少模型的方差.../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。
算法之逆序对 逆序对问题 假设A[1..n]是一个有n个不同数的数组。若iA[j],则对偶(i, j)称为A的一个逆序对(inversion)。...列出数组{2, 3, 8, 6, 1}的5个逆序对 由集合{1, 2, ..., n}中的元素构成的什么数组具有最多的逆序对？它有多少逆序对?...给出一个求在n个元素的任何排列中逆序对数量的算法，最坏时间复杂度为: \(\Theta\)(nlgn) 根据定义易得，逆序对为：(2, 1)、(3, 1)、(8, 6)、(8, 1)、(6, 1) 当数组元素恰好为...这个特性也可以设计出一个时间复杂度为: \(\Theta\)(\(n^2\))的算法。当然这种指数级别复杂度的算法我们直接PASS 不难想到\(\Theta\)(nlgn)算法复杂度的归并排序。...分别从左右两个数组最开始下标开始遍历，选取较小的依次放入原数组对应位置 * 3.
最关键的是，每一个字节都有一个唯一的编号,编号从0开始，一直到最后一个字节。...坏指针是造成C语言Bug的最频繁的原因之一。 下面的代码就是错误的示例。 void opp() { int *p = NULL; *p = 10; //Oops!...同样的地址，因为指针的类型不同，对它指向的内存的解释就不同，得到的就是不同的数据。...如果想要完整的提取指向的数据，程序员就必须对这个指针做出正确的类型转换，然后再解指针。 因为，编译器不允许直接对void*类型的指针做解指针操作。...指针常用在C语言中，而引用，则用于诸如Java，C#等 在语言层面封装了对指针的直接操作的编程语言中。
大数据采样——把大数据变小、找到与算法相适应的极小样本集、采样对算法误差的影响 大数据表示——表示决定存储、表示影响算法效率 大数据不一致问题——导致算法失效和无解、如何消解不一致 大数据中的超高维问题...三、 大数据挑战性问题 现有的数据中心技术很难满足大数据的需求，需要考虑对整个IT架构进行革命性的重构。而存储能力的增长远远赶不上数据的增长，因此设计最合理的分层存储架构已成为IT系统的关键。...缺少大数据复杂度冗余度的度量方法 缺少确保近似算法精度分析方法 缺少根据分布知识对大数据进行抽样的方法 (2)数据复杂性挑战 挖掘将会很大程度地提高数据分析的性能和灵活性。...2、极小覆盖子集 覆盖型分类算法的极小覆盖子集——对特定的训练样本集，若其子样本集训练后得到的分类模型与与原样本集训练后得到的分类模型相同，则称子样本集是原样本集的一个覆盖。...Hadoop已不再是人们心目中仅有的大数据技术，而大数据分析成为最被关注的技术。从中可以看出，人们对大数据的了解已经逐渐深入，关注的技术点也越来越多。
引入概念 这些线程安全类底层实现使用一种称为CAS的算法，(Compare And Swap)比较交换。...优点 这个算法相对synchronized是比较“乐观的”，它不会像synchronized一样，当一个线程访问共享数据的时候，别的线程都在阻塞。...实现思想 在线程开启的时候，会从主存中给每个线程拷贝一个变量副本到线程各自的运行环境中，CAS算法中包含三个参数(V,E,N)，V表示要更新的变量(也就是从主存中拷贝过来的值)、E表示预期的值、N表示新值...=V，t2线程将主存中已经改变的值更新到自己的副本中，再发起重试；直到预期值等于主存中的值，说明没有别的线程对旧值进行修改，继续执行代码，退出； 底层原理 CPU实现原理指令有两种方式： 通过总线锁定来保证原子性
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....根据这个分类逻辑，K的取值对样本的分类会有很大影响，以下图为例 ? K值为3时，绿色的点归类为红色，K值为5时，绿色的点归类为蓝色。由此可见，K值的选取是模型的核心因素之一。...距离的计算有多种方法，比如欧式距离，曼哈顿距离等等，不同距离度量方式会影响最近的K个样本点的选取，从而对结果造成影响，在实际分析中，一般都采用的是欧式距离，所以要求对输入数据进行归一化。...在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],
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。
这应该是目前对区块链最通俗易懂的解释了... 区块链如何运作的? 下面这篇文翻译自”How Does the Blockchain Work?”全文。...比特币是人们最熟知的采用区块链技术的应用。我们先来说明比特币是如何工作的，在说明过程中一点一点带入区块链的概念。 什么是比特币?...只有你可以花费你的比特币，所以每个钱包被特殊的加密法保护着，使用一对独特且配对的钥匙：公钥和私钥，才能解锁。 如果一个信息被公钥加密，只有配对的私钥才能解密读到信息。...再者，每四年挖矿的回馈金会减半，所以随着时间人们对挖矿的兴趣会减少。为了避免节点停止挖矿，系统允许每笔交易信息可以附带一点回馈金，节点便可以获得额外的利益。...图10 比特币交易 现在你已经对区块链有一个初步的了解，我们来快速看一下它为什么有趣。 使用区块链技术有几个相当显著的好处： •你可完全控制自己的身家财产，没有第三方机构组织保管或限制你使用它。
说起排序算法，可能大家会脱口而出：冒泡排序，选择排序。没错，这是我们最熟悉的两种排序算法，其实，排序算法远不止这些。而且，你之前写的冒泡、选择排序真的是最优的吗？...一、排序算法的分类 总的来说分为两大类，内部排序 和外部排序。 1、内部排序： 就是将需要排序的数据都加载到内存中，然后进行排序。...常数阶：O(1) 对数阶：O(logn) 线性阶：O(n) 线性对数阶：O(nlogn) 平方阶：O(n^2) 立方阶：O(n^3) k次方阶：O(n^k) 指数阶：O(2^n) 接下来，就先看看大家最熟悉的冒泡排序和选择排序...2、案例： 假入现有一个待排序列：3, 9, -1, 10, 20，现要用冒泡排序算法将其从小到大排列，过程如下： (1)....arr[minNumIndex] = arr[i]; arr[i] = minNum; } } } 后续会有文章介绍其他六大排序算法
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
快速排序基于算法中很重要的思想是 分治。所以会先介绍一下分治思想，然后对算法原理进行介绍，接着会分析算法的性能并对算法作进一步的讨论。 ...下面是对这个算法的分析： 算法的第1行判断要排序的数组是范围是否合法，p 表示的是开始的位置， r表示的是结束的位置，所以只有p<r 才能进行排序。...关键部分： 在上面的算法中，其实最关键的还是第2 行的那个Partition()。正是这个函数，将问题分解成了问题本质不变而规模变小的子问题，这个函数的实现也是这个算法的关键。...当然，这是最直观的思维，这样做明显的空间和时间复杂度都不好。所以这不是快速排序中所采用的策略。 下面是快速排序所使用的Partition(A，p,r)的实现： ?...本例将描述该算法对一个包含8个 元素的数组的操作过程。具体的操作过程如下图所示，函数中的变量在途中都已标出。 ? 可结合算法和上文的算法分析来看这个图，思路就会变得清晰了。
云攻略不是对天上飘浮着的云如何飘移的指导策略，而是对虚拟世界中的云（Cloud）如何运作的指导策略。 了解云攻略，先要了解云计算（Cloud Computing）。...不过，当他感觉到Oracle已经无法对新趋势和新机遇做出快速反应并让他处处受限制的时候，他在1999年创办了有着全新理念的Salesforce.com。...最开始的时候，我们惊奇地发现自己变成了旁观者，60多名参与者突然开始讨论如何使用我们的服务”。...New Relic上市之后，为了获得更大的客户，他们组建了一个世界级的优秀现场销售团队，这个销售团队的领导者就是原来Salesforce.com的CMO)，一个优秀的企业级销售人员，不同于大多数人对销售的认知...最了不起的是，Salesforce.com让他们的合伙人、供应商以及partner们都参与了自己的1-1-1计划，比如Google。
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; /*...* * 蛮力法是最显然的方法，也是最直接的方法 * * @author dell * */ public class ClosestPairProblem01 { public static...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： ?
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; /*...* * 蛮力法是最显然的方法，也是最直接的方法 * * @author dell * */ public class ClosestPairProblem01 { public static...< 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(
阅读本文大概需要3分钟 菜鸟独白 上一篇(菜鸟学机器学习启航篇)对机器学习做了初步的介绍，机器学习的算法有很多，小白开始学习的时候，往往会被弄晕。...sklearn里面的数据都是经过清洗的，现实里的大部分数据都是未清洗的，其实机器学习里面有一大部分的时间是清洗数据，对特征值进行处理. 3).数据集长啥样 鸢尾花是一个非常有趣的数据集，一般一朵花有3部分组成...：有花萼、花瓣和花蕊三个部分，花萼就是绿色的那部分在最外边，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...该算法对新数据点进行预测，就是在训练数据集中找到最接近的数据点——其“最近邻居”。...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。...Scratch实现k-NN算法 以下是k-NN算法的伪代码，用于对一个数据点进行分类（将其称为A点）： 对于数据集中的每一个点： 首先，计算A点和当前点之间的距离； 然后，按递增顺序对距离进行排序； 其次...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。
求解对偶问题，常用的算法是SMO，彻底地理解这个算法对初学者有一定难度，本文尝试模拟算法作者发明该算法的思考过程，让大家轻轻松松理解SMO算法。文中的“我”拟指发明算法的大神。...001、初生牛犊不怕虎 最近，不少哥们儿向我反映，SVM对偶问题的求解算法太低效，训练集很大时，算法还没有蜗牛爬得快，很多世界著名的学者都在研究新的算法呢。...010、得来全不费工夫 正午时分，一丝风也没有，湖边零零散散的小情侣在呢喃私语，只有苦逼的我单身一个，我坐在湖边的一块大石上，平静的湖面映出我胡子拉碴憔悴的脸，我心里苦笑：“湖想必是可怜我，映出个对影陪我...“对影？？？！！！”我心头一道亮光闪过，犹如干裂的土地听到第一声惊雷！我突然有了新的思路！ 我疯狂地跑回屋里，身后是一对对受惊的小情侣怨恨的眼神。...举例来说明一下，假设y1和y2都等于1，那么第一个限制条件就变成了 13.png 首先，将α1=K-α2代入目标函数，这时目标函数变成了关于α2的一元函数，对α2求导并令导数为0可以求出α2
因为其实真正的桶排序要比这个复杂一些，以后再详细讨论，目前此算法已经能够满足我们的需求了。 这个算法就好比有11个桶，编号从0~10。...1;i<=n;i++)//循环读入n个数，并进行桶排序 { scanf("%d",&t); //把每一个数读到变量t中 book[t]++; //进行计数，对编号为...这是一个非常快的排序算法。桶排序从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。...之前说过，其实这并不是真正的桶排序算法，真正的桶排序算法要比这个更加复杂。但是考虑到此处是算法讲解的第一篇，我想还是越简单易懂越好，真正的桶排序留在以后再聊吧。...如果使用我们刚才简化版的桶排序算法仅仅是把分数进行了排序。最终输出的也仅仅是分数，但没有对人本身进行排序。也就是说，我们现在并不知道排序后的分数原本对应着哪一个人！这该怎么办呢？
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