bestcoder上面的题目，我发现它有个bug就是A过的题并不能查看源代码，所以为了方便记录整理到CSDN的云上了咯。...还有就是很多题目，你实在不知道为什么过不了，也是无法查看那些A过的人的代码，所以，这个也是一个令人"讨厌"的地方。 ?
Problem Description 输入两点坐标（X1,Y1）,（X2,Y2）,计算并输出两点间的距离。
计算用户输入的两点之间的距离。...---- Sub 测量两点间的距离() Dim point1 As Variant Dim point2 As Variant ' 获取用户输入的点 point1 = ThisDrawing.Utility.GetPoint...(, vbCrLf & "点击第一点: ") point2 = ThisDrawing.Utility.GetPoint(point1, vbCrLf & "点击第二点: ") ' 计算...point1 和 point2 之间的距离 Dim x As Double, y As Double, z As Double Dim dist As Double x = point1...(1) z = point1(2) - point2(2) dist = Sqr((Sqr((x ^ 2) + (y ^ 2)) ^ 2) + (z ^ 2)) '显示计算出来的距离
2015-12-30 08:47:44 在进行地图一类的开发中经常会遇到需要计算两点之间的距离，下来看以下如何通过经纬坐标来确定两点间的距离 首先，设两点分别为P1、P2，如果其值是用度分秒形式表示，...则需将其转换成十进制度的形式，如P1点纬度为23度30分，则其纬度值转换成十进制度的形式为23.5度。...然后，分别将两点的经度、纬度值转换成弧度制形式，如P1纬度为23.5度，转换成弧度制则为：23.5*PI / 180。...然后再分别求取两点间的纬度差（dlat）与经度差（dlon）； 接下来求取两点间的正弦与余弦值，公式如下：A=sin2(dlat/2) + cos(P1LatInRad)*cos(P2LatInRad)...*Sin2(dlon/2) 接着求取两点的正切值，公式如下：C=2*Math.Atan2(Math.Sqrt(A), Math.Sqrt(1-A)) 最后返回两点间的距离：公式如下：D=EarthRadiusKm
Input 首先输入一个t,表示有t组数据，跟着t行： 输入四个实数a，b，c，d均小于等于100 Output 输出剑气的最小伤害值M，保留小数点后一位 （可以使用.1lf） Sample...Input 2 0 0 3 4 4 0 0 3 Sample Output 5.0 5.0 一个数学求2点间的距离问题； sqrt(x*x + y*y + m*m + n*n...- 2*m*x - 2*n*y)即 sqrt((x-m)(x-m)+(y-n)(y-n)); 这个是点(x,y)到(m,n)的距离~ 总的来说，就是让我们求一个点p到p1(a,b) ,p2(...b,c)这2个点的最短距离~ 显而易见，p点在p1和p2的连线上时，距离最短。...也就是转过来求p1到p2的距离。
php代码：转载 http://www.cnblogs.com/caichenghui/p/5977431.html 1 /** 2 * 求两个已知经纬度之间的距离,单位为米 3 * 4...* @param lng1 $ ,lng2 经度 5 * @param lat1 $ ,lat2 纬度 6 * @return float 距离，单位米 7 * @author www.Alixixi.com
在 120.三角形最小路径和 中，我们是从一个确定的起点出发，按照「某些条件」不断的进行转移，直到拿到一条「路径和最小」的路径。 本题则是能够从首行的任意位置开始转移。...代表能够从首行的任意下标出发。 而对于确定起点的「最小路径和」问题的求解，则是和我们昨天的 120.三角形最小路径和 分析方法完全一样。...，找到其「最小路径和」的路径需要转移 个状态，复杂度为 。...定义 为到达位置 的最小路径和。 那么最终答案为所有 的最小值，i 的取值范围为 [0,n)。代表最小路径的结尾可能是最后一行的任意位置。...的基础上增加了一个「枚举起点」的考察点。
题目 链表中的 临界点 定义为一个 局部极大值点 或 局部极小值点 。 如果当前节点的值 严格大于 前一个节点和后一个节点，那么这个节点就是一个 局部极大值点 。...如果当前节点的值 严格小于 前一个节点和后一个节点，那么这个节点就是一个 局部极小值点 。 注意：节点只有在同时存在前一个节点和后一个节点的情况下，才能成为一个 局部极大值点 / 极小值点 。...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 。...- [1,3,2,2,3,2,2,2,7]：第五个节点是一个局部极大值点，因为 3 比 2 和 2 大。 最小和最大距离都存在于第二个节点和第五个节点之间。
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/72457960 我们在使用到百度地图的项目中可能会需要计算两点间的距离，我们可以很容易通过百度地图的开发文档中找到计算两点间距离的方法...= BMKMetersBetweenMapPoints(point1,point2); 可该代码不能直接使用，因为我们还需要导入一个头文件，反正我在百度地图开发文档中没有直接找到该头文件（可能找的不够仔细...最后是在iOS技术交流群被告知了这个头文件： BaiduMapAPI_Utils/BMKUtilsComponent.h 计算出的距离单位是米。...在没找到该头文件前我本来是想放弃百度地图的这个方法而使用原生的方法的，原生的方法： CLLocation *location1 = [[CLLocation alloc] initWithLatitude
他实现简单，主要依赖不同的距离度量来判断向量间的区别，但是有很多距离度量可以使用，所以本文演示了KNN与三种不同距离度量(Euclidean、Minkowski和Manhattan)的使用。...math.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) euclidean_distance函数计算多维空间中两点(x1和x2)之间的欧氏距离，函数的工作原理如下: 从x1元素中减去x2，得到对应坐标之间的差值...使用np.sum()对差的平方求和。 使用math.sqrt()取总和的平方根。 欧几里得距离是欧几里得空间中两点之间的直线距离。...def manhattan_distance(x1, x2): return np.sum(np.abs(x1 - x2)) Manhattan _distance函数计算多维空间中两点(x1...曼哈顿距离，也称为L1距离或出租车距离，是两点坐标的绝对差值之和。它代表了当运动被限制为网格状结构时，点之间的最短路径，类似于在城市街道上行驶的出租车。
参数： point1,POINT point2 返回值：两点间的距离 *****************************************************************...; if (LEN5 0) { return 1; } else { return 0; } } /* 功能：计算两点间的距离..."homework16.h" double main(void) { //计算两点间的距离 printf("计算两点间的距离n"); printf("请输入两的坐标：（点的格式：x,y）..."); scanf("%lf,%lf %lf,%lf",&point1.x,&point1.y,&point2.x,&point2.y); printf("两点间的距离为：%.3lf",poinToPont...(point1,point2)); printf("n"); //计算点到线的距离 fflush(stdin); printf("nn计算点到线的距离n"); printf("请输入点的坐标
1、欧几里得距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。...扩展到多维空间，其实切比雪夫距离就是当p趋向于无穷大时的明氏距离： 5、马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance) 既然欧几里得距离无法忽略指标度量的差异，所以在使用欧氏距离之前需要对底层指标进行数据的标准化...6、对数似然相似率 7、互信息/信息增益，相对熵/KL散度 8、信息检索–词频-逆文档频率（TF-IDF） 9、词对相似度–点间互信息 三、距离度量与相似度度量的区别 欧氏距离是最常见的距离度量，而余弦相似度则是最常见的相似度度量...借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦相似度的区别： 从图上可以看出距离度量衡量的是空间各点间的绝对距离，跟各个点所在的位置坐标（即个体特征维度的数值）直接相关；而余弦相似度衡量的是空间向 量的夹角...如果保持A点的位置不变，B点朝原方向远离坐标轴原点，那么这个时候余弦相似度cosθ是保持不变 的，因为夹角不变，而A、B两点的距离显然在发生改变，这就是欧氏距离和余弦相似度的不同之处。
front->val = behind->val; behind->val = num; return head; } Leetcode -2058.找出临界点之间的最小和最大距离...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...[5, 3, 1, 2, 5, 1, 2]：第六个节点是一个局部极小值点，因为 1 比 5 和 2 小。 第五个节点和第六个节点之间距离最小。minDistance = 6 - 5 = 1 。...[1, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 7]：第五个节点是一个局部极大值点，因为 3 比 2 和 2 大。 最小和最大距离都存在于第二个节点和第五个节点之间。...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
选择正确的指标是这种方法的基础。 欧几里得距离 让我们开始考虑常见的欧几里得距离。 鉴于时间序列分类，欧几里得距离是不合适的，因为即使它保留了时间顺序，它也以逐点的方式测量距离。....， ym）， 在等距时间点采样，长度相等或不同。 我们的目标是找到对齐时间序列的最小距离。 图 — 要对齐的时间序列示例 定义局部成本矩阵，该矩阵将被最小化以找到最佳对齐方式。...成本矩阵 C 定义为所有时间序列点的成对距离： 图 — 当地成本矩阵 C 目的是通过遵循成本最低的路线，在局部成本矩阵上找到对齐时间序列的翘曲路径。...翘曲路径 p 是局部成本矩阵上的点序列，因此是两个时间序列上的几个点序列： 必须满足一些条件： 边界条件： 翘曲路径的起点和终点必须是序列的第一个和最后一个点。 单调性条件： 以保留时间顺序。...它需要不同的步骤： 粗化： 将时间序列缩小为较粗的时间序列。这通过对相邻点对求平均值来减小时间序列的大小。 投影： 找到最小距离的翘曲路径，用作更高分辨率翘曲路径的初始猜测。
有哪些距离度量的表示法(普及知识点，可以跳过)： 欧氏距离，最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点 x = (x1,......d_{12}=\sqrt{(a-b)(a-b)^T}) 曼哈顿距离，我们可以定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离，也就是在欧几里得空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和...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。...通过二叉搜索，顺着搜索路径很快就能找到最邻近的近似点。而找到的叶子节点并不一定就是最邻近的，最邻近肯定距离查询点更近，应该位于以查询点为圆心且通过叶子节点的圆域内。...至此，搜索路径回溯完，返回最近邻点（2,3），最近距离1.5。
启发函数 H 代价的大小取决于计算 H 代价的函数，又被称为启发函数(Heuristic Function)。常用的启发函数包括曼哈顿距离和欧几里得距离。...示意图如下： 曼哈顿距离 图中从 A 点 运动到 B 点有三条路径，三条路径计算出来的总路径都是相等的，这个长度就是曼哈顿距离，可以用如下公式表示曼哈顿距离： D = |x1 - x2| + |y1...- y2| 欧几里得距离 欧几里得距离，是指在n维空间中，两点之间的直线距离。...它是由古希腊数学家欧几里得所提出的。在二维空间中，欧几里得距离可以通过勾股定理得到，即两点之间的距离等于它们在 x 轴上的距离的平方加上它们在 y 轴上的距离的平方，再取平方根。...下图为一个二维空间中 A 点到 B 点的欧几里得距离示意图： 欧几里得距离 距离计算公式为： D = \sqrt{(x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2} 算法原理 A星算法的实现步骤如下
选择正确的指标是这种方法的基础。 欧几里得距离 让我们开始考虑常见的欧几里得距离。 鉴于时间序列分类，欧几里得距离是不合适的，因为即使它保留了时间顺序，它也以逐点的方式测量距离。....， ym）， 在等距时间点采样，长度相等或不同。 我们的目标是找到对齐时间序列的最小距离。 图 — 要对齐的时间序列示例 定义局部成本矩阵，该矩阵将被最小化以找到最佳对齐方式。...它需要不同的步骤： 粗化： 将时间序列缩小为较粗的时间序列。这通过对相邻点对求平均值来减小时间序列的大小。 投影： 找到最小距离的翘曲路径，用作更高分辨率翘曲路径的初始猜测。...全部类似点的距离之和做为规整路径距离，用规整路径距离来衡量两个时间序列的类似性。规整路径距离越小，类似度越高。...他们的总和就是就是所需要的DTW距离 【注】如果不回溯路径，直接在第3步的时候将左上角三个节点到下一个节点最短的点作为最优路径节点，就是贪婪算法了。
Lp范数 向量的范数可以简单形象的理解为向量的长度，或者向量到零点的距离，或者相应的两个点之间的距离。 闵氏距离也是Lp范数（如p==2为常用L2范数正则化）的一般化定义。...（样本间最大与最小欧氏距离之间的相对差距就趋近于0），也就是维度灾难的问题，如下式结论： 对于维度灾难的问题，常用的有PCA方法进行降维计算。...马氏距离定义为： 马氏距离原理是使用矩阵对两两向量进行投影后，再通过常规的欧几里得距离度量两对象间的距离。...二、相似度（Similarity) 余弦相似度 (Cosine Similarity) 根据向量x,y的点积公式： 我们可以利用向量间夹角的cos值作为向量相似度[1]： 余弦相似度的取值范围为：-...基于信息论推导的一些距离度量学习算法，比如ITML和MCML等通常是使用距离度量矩阵定义一个分布，然后推导出最小化两个分布的KL距离或者Jeffery距离等等。
它等于直角三角形斜边的长度。 此外，欧几里得距离是一个度量，因为它满足其标准，如下图所示。 欧几里得距离满足成为度量的所有条件 此外，使用该公式计算的距离表示每对点之间的最小距离。...换句话说，它是从A点到B点的最短路径（二维笛卡尔坐标系），如下图所示： 欧几里得距离是最短路径(不包括量子世界中的虫洞) 因此，当你想在路径上没有障碍物的情况下计算两点之间的距离时，使用此公式很有用。...至此，新数据点到我们训练数据的每个点的欧几里德距离都计算出来了，如下图所示： 当k = 4时，KNN分类器需要选择最小的四个距离，代表新点到以下点的距离：point1、point5、point8和point9...你可以说 A 和 B 之间的距离是欧几里得距离。但是，你可能会注意到这个距离没有用。例如，你需要有一个有用的距离来估计旅行时间或需要开车多长时间。相反，如果你知道并选择街道的最短路径，这会有所帮助。...p → 0： 逻辑与（点 C = A AND B = 零）。 p → -∞ ： 最小距离（点 D 的对称性）。 ⑥余弦距离 该指标广泛用于文本挖掘、自然语言处理和信息检索系统。
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