📷 closestEdgePoints.m function b = closestEdgePoints(iTri1Pt, iClosestPtToTri1,....
import random def getTwoClosestElements(seq): #先进行排序，使得相邻元素最接近 #相差最小的元素必然相邻 seq = sorted(seq)...#无穷大 dif = float('inf') #遍历所有元素，两两比较，比较相邻元素的差值 #使用选择法寻找相差最小的两个元素 for i,v in enumerate(seq[:-1]...): d = abs(v - seq[i+1]) if d < dif: first, second, dif = v, seq[i+1], d #返回相差最小的两个元素
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...已知AB列分别为起点经纬度，CD列分别终点经纬度，根据两点经纬度计算距离 在E2单元格里输入： =6371004*ACOS(1-(POWER((SIN((90-B2)*PI()/180)COS...D2)*PI()/180)SIN(C2PI()/180)),2)+POWER((COS((90-B2)*PI()/180)-COS((90-D2)*PI()/180)),2))/2) 计算出第二行两点的距离...： 点击E2单元格，将鼠标移动到右下角小正方形点上，此时鼠标变为+号，双击鼠标，计算出所有数据的距离： 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。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
一、前言 前几天在帮助粉丝解决问题的时候，遇到一个简单的小需求，这里拿出来跟大家一起分享，后面再次遇到的时候，可以从这里得到灵感。...二、需求澄清 问题如下所示： 三、实现过程 这里【听风】一开始给了一个集合求差集的方法，差强人意。 不过并没有太满足要求，毕竟客户的需求是分别需要两个列表中不重复的元素。...后来【听风】又给了一个方法，如下所示： 这次是完全贴合要求了，代码运行之后，可以得到预期的效果： 这里再补充一个小知识点，提问如下图所示： 后来【听风】给了一个方法，如下图所示： 原来列表转df...是这样玩的，接下来你就可以把数据导出为Excel等其他格式了，不再赘述。...这篇文章主要盘点一个Python实用的案例，这个案例可以适用于实际工作中文件名去重等工作，感谢【听风】大佬给予耐心指导。
如今，我们的硬盘空间远远大于内存。所以很容易出现硬盘中放得下的数据，在内存中放不下的情况。 现在我们有一个100GB的文本文件，它的内容如下： 19930021-913287607653.........那么我们就需要边读文件边排序，并始终保留最大的100个数字。 肯定有同学会想到使用列表来解决这个问题。...维护一个长度为100的列表，如果列表不满100，就把新来的数字加入进去；如果列表已经满了100，那么如果这个新来的数字小于列表里面的最小值，就直接丢弃；如果大于列表里面的最小值，那么就把原来的最小值丢弃...Python的 heapq实现的是一个最小堆，最小堆有如下性质： 根节点始终是最小的 最小堆是完全二叉树 每个节点的两个子节点都不会比它小 所以，我们只需要维护一个有100个节点的最小堆即可。...由于最小堆的根节点一定是最小值，所以只需要比较新来的数字与根节点的大小即可，当新来的数字比根节点大时，就移除根节点，把它加入堆里面，然后heapq会自动跳转堆的结果，使这个堆仍然是最小堆。
交换 链表正数第 k 个节点和倒数第 k 个节点的值后，返回链表的头节点（链表 从 1 开始索引）。...给你一个链表 head ，返回一个长度为 2 的数组[minDistance, maxDistance] ，其中 minDistance 是任意两个不同临界点之间的最小距离，maxDistance 是任意两个不同临界点之间的最大距离...第五个节点和第六个节点之间距离最小。minDistance = 6 - 5 = 1 。 第三个节点和第六个节点之间距离最大。maxDistance = 6 - 3 = 3 。...最小和最大距离都存在于第二个节点和第五个节点之间。 因此，minDistance 和 maxDistance 是 5 - 2 = 3 。...2，即返回的数组中的最小距离和最大距离都是 -1 ；如果大于2，最大距离即是数组中的最后一个减去第一个，即最大减最小；最小距离需要遍历数组，找到相邻的元素中差值最小的值； int* nodesBetweenCriticalPoints
题意 题目主要说的是，有两只青蛙，在两个石头上，他们之间也有一些石头，一只青蛙要想到达另一只青蛙所在地方，必须跳在石头上。...题目中给出了两只青蛙的初始位置，以及剩余石头的位置，问一只青蛙到达另一只青蛙所在地的所有路径中的“the frog distance”中的最小值。 ...其中 jump range 实际上就是指一条通路上的最大边，该词前面的minimum就说明了要求所有通路中最大边中的最小边。...通过上面的分析，不难看出这道题目的是求所有通路中最大边中的最小边，可以通过利用floyd,Dijkstra算法解决该题目，注意这道题可不是让你求两个点之间的最短路的，只不过用到了其中的一些算法思想。...当然解决该题需要一个特别重要的方程，即 d[j] = min(d[j], max(d[x], dist[x][j])); //dis[j]为从一号石头到第j号石头所有通路中最长边中的最小边
采用依赖注入的服务均由某个ServiceProvider来提供，但是在ASP.NET Core管道涉及到两个不同的ServiceProvider，其中一个是在管道成功构建后创建并绑定到WebHost上的...之间存在着父子关系。...属性）之间具有怎样的关系，其实两者之间的关系很简单，是“父子”关系。...的特性集合中。...提供的ServiceScope创建的，这两个ServiceProvider之间的父子关系就是采用形式确立的。
2022-11-06：给定平面上n个点，x和y坐标都是整数，找出其中的一对点的距离，使得在这n个点的所有点对中，该距离为所有点对中最小的。返回最短距离，精确到小数点后面4位。...网上很多算法的复杂度是O(N*(logN)的平方)。时间复杂度：O(N*logN)。代码用rust编写。
3.如何判断新的坐标 与均值点的距离（见dpclassify函数） 用向量点积作为距离衡量。...计算两个人的地址距离，用yahoo map的API来计算 两个人居住地址距离（计算居住地址的经度和纬度） ? ? ? ?...缩放具体方法: 先找出所有变量各自对应的最小值，并从该变量所有数值中减去这个最小值，从而将值域范围 调到0起点，函数随后将调整后的结果除以最大最小值之差，从而将所有数据转换成0到1之间的值。 ?...因为线性分类器要求我们需要一个新的函数求坐标变换后的空间与均值点的距离 但无法直接这样计算，前人发现规律： 先对一组向量 求均值，再计算 均值与向量A 的点积结果 ，与先对向量A 与 该组向量中的每个向量...所以不需对尝试分类的两个坐标点求点积来计算某个分类的均值点，而是计算某个坐标点与分类中其他每个坐标点之间的点积或径向基函数的结果，再对他们求均值。见nonlinearclassify函数。 ? ?
为了对齐这两个序列，我们需要构造一个n x m的矩阵网格，矩阵元素(i, j)表示qi和cj两个点的距离d(qi, cj)（也就是序列Q的每一个点和C的每一个点之间的相似度，距离越小则相似度越高。...DP算法可以归结为寻找一条通过此网格中若干格点的路径，路径通过的格点即为两个序列进行计算的对齐的点。 那么这条路径我们怎么找到呢？那条路径才是最好的呢？...也就是刚才那个问题，怎么样的warping才是最好的。 注明：两个序列长度不同，不能使用欧氏距离进行匹配。...从(0, 0)点开始匹配这两个序列Q和C，每到一个点，之前所有的点计算的距离都会累加。到达终点(n, m)后，这个累积距离就是我们上面说的最后的总的距离，也就是序列Q和C的相似度。...，就是寻找到的两条曲线的最小距离，曲线的开始是直线，纵坐标的零点对应横坐标的0，和2点，说明对该处进行了拉伸。
A*（A-star）算法是一种静态网路中求解最短路径最有效的直接搜索算法。在电子游戏中最主要的应用是寻找地图上两点间的最佳路线。...如果右边和上边两个格子都是障碍物，则不能朝右上方的格子移动（如图：不能朝右上和右下两个格子移动，太窄挤不过去呀～）。 好，下面开始找路！...把上一步找到的邻居都加入 Open List。从 Open List 中移除 S，并将其加入另一个已检查节点的列表（Closed List）。...每一个待检查节点都有一个 G 值，代表从起点 S 移动到这个节点的成本。我们再计算出每一个待检查节点与终点 D 之间的曼哈顿距离（只通过朝上、下、左、右四个方向的移动，抵达终点 D 的最短距离。...例如，在平面上，坐标(x1, y1)的i点与坐标(x2, y2)的j点的曼哈顿距离为d(i,j)=|x1-x2|+|y1-y2|），作为从该节点移动到终点 D 的估算成本（记为 H）。注意！
我需要两个列表（数组）：一个记录下所有被考虑来寻找最近的点集合 一个记录下不会再被考虑的点集合 // 一个点上应该具有的属性 let obj = new Object(); obj.x = ... obj.y...曼哈顿估价法 可以理解为直线的一段或者几段距离的累加和，直线距离，看下图： ?...我们的路径是通过反复遍历 open 列表并且选择具有最低 f 值装入 close 列表，因为 f 是综合值，调整 g 和 h 的比例会起到不同寻路效果。...然后让我们为起点建立对象，然后放入 close 列表中。...close 列表装的是那些已经搜索过的点，open 列表中放入待选择的点，然后在 open 列表中选择 f 值较低的点，放入 close 中，完成一轮搜索，直到我们找到终点。 ?
给定一组 互不相同 的单词， 找出所有 不同 的索引对 (i, j)，使得列表中的两个单词， words[i] + words[j] ，可拼接成回文串。...for i := 0; i < len(words); i++ { // i words[i] // findAll(字符串，在i位置，wordset) 返回所有生成的结果返回
在前面介绍了梯度下降法，梯度下降法通过迭代搜索方式寻找目标函数相应的最优解： 最小化的目标函数称为损失函数，使用梯度下降法搜索迭达寻找损失函数最小值所对应的参数； 最大化的目标函数称为效用函数，使用梯度上升法搜索迭达寻找效用函数最大值所对应的参数...使用这种降维的方案，可以发现降维后的点和点之间的距离比映射到x轴和y轴时候更大，更趋近于原来样本点的分布情况。换句话说，点和点之间的距离更大，他们之间的区分度也就更明显。...需要注意的是在计算方差公式中，xi是所有样本点已经映射到新的坐标轴上之后得到的新的样本。此时的轴由于在图示中只有两个维度，因此可以记为(w1, w2)。...其实单看图会发现两种方法有很多的相似之处，不同点除了在推导过程中的式子之外，还有在主成分分析法中横纵坐标代表两个特征，而在线性回归问题中横坐标表示特征纵坐标表示输出标记。...在线性回归中，寻找一条直线使得特征和输出标记之间的MSE尽可能的小，在二维坐标中，这些线都是垂直于x轴的； 在主成分分析法中，对于二维特征而言，寻找一个轴，使得样本在这个轴上投影后的样本方差最大，此时线不是垂直于
汉明距离 两个等长字符串s1与s2之间的汉明距离定义为将其中一个变为另外一个所需要作的最小替换次数。例如字符串“1111”与“1001”之间的汉明距离为2。...应用：信息编码（为了增强容错性，应使得编码间的最小汉明距离尽可能大）。 夹角余弦 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。...否则，在（a,b）的子树中寻找一个合适的结点来代替它，譬如(c,d)，则递归地从K-D树中删除（c,d）。一旦(c,d)已经被删除，则用（c,d）代替（a,b）。....jpg] 要删除上图中结点A，选择结点A的右子树中X坐标值最小的结点，这里是C，C成为根，如下图： [quesbase64155377912448672600.jpg] 从C的右子树中找出一个结点代替先前...答：极大的节约了时间成本．点线距离如果 > 最小点，无需回溯上一层，如果<,则再上一层寻找。 4. 参考文献 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法 5.
当前的坐标与需要对齐的坐标之间的距离。...[0], snapDistance[1]); } } 可以看到，snapToTargetExistingView()方法就是先找到SnapView，然后计算SnapView当前坐标到目的坐标之间的距离...而这个时候利用calculateDistanceToFinalSnap()方法得到targetSnapView当前坐标与目的坐标之间的距离，然后通过Action.update()方法改变当前SmoothScroller...中心坐标之间的距离，该距离就是此view需要滚动的距离。...目前的效果跟Google Play中的效果主要还有两个差异： 滚动速度明显慢于Google Play的横向列表滚动速度，导致滚动起来感觉比较拖沓，看起来不是很干脆的样子。
给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。 今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。 计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...我们首先获取(排序后的)最小旋转边界框坐标，并分别计算四个顶点之间的中点(第10-15行)。 然后计算中点之间的欧氏距离，给出我们的“像素/尺寸”比例，来确定一英寸为多少像素宽度。...下一个代码块负责绘制参考对象和当前检查对象的轮廓，然后定义变量refCoords和objCoords，这样(1)最小包围矩阵坐标和(2)质心的(x, y)坐标都包含在同一个数组中： # draw the...然后，第12行计算参考位置和对象位置之间的欧式距离，然后除以“像素/度量”，得到两个对象之间的实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算的距离(第13-15行)。...注意图像中的两个0.25美分完全平行，这意味着所有五个顶点之间的距离均为6.1英寸。
数组中的每一个元素表示对应的一个方格，该方格的状态被标记为 可通过的和不可通过的。通过找出从A点到B点所经过的方格，就能得到AB之间的 路径。...本文中 给出了一种计算H值的方法，网上还有很多其他文章介绍的不同方法 我们要的路径是通过反复遍历开放列表并选择具有最小F值的方格来生成的。本文稍 后将详细讨论这个过程。...继续搜索 为了继续搜索，我们简单的从开放列表中选择具有最小 F 值的方格，然后对选中的 方格进行如下操作： 4.将其从开放列表中移除，并加到封闭列表中。...我们再遍历一下开放列表，目前只有 7 个方格了。我们挑个 F 值最小的吧。有趣的 是，目前这种情况下，有两个 F 值为 54 的方格。那我们怎么选择呢？...实际上这个真的没关系（对待这 个的不同造成了两个版本的 A*算法得到等长的不同路径）。
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