如何在无限长轴上找到N个点，使M个点到其最近的N个点的距离和最小？ - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

平面上给定n条线段，找出一个点，使这个点到这n条线段的距离和最小。

题目：平面上给定n条线段，找出一个点，使这个点到这n条线段的距离和最小。...using namespace std; 15 16 int dx[4] = {0, 0, -1, 1}; 17 int dy[4] = {-1, 1, 0, 0}; //上下左右四个方向...18 19 struct Point 20 { 21 double x, y; 22 }; 23 24 Point s[N], t[N]; 25 26...Point o) 50 { 51 double ans = 0; 52 while(n--) 53 ans += GetDist(s[n], t[n],...flag) 66 { 67 flag = 0; 68 for(int i = 0; i 个方向

1K4 0

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

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。...答案2022-11-06：暴力法是的复杂度是O(N**2)。跟归并排序类似。T(N) = 2*T(N/2) + O(N)。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。...= input[input\_index]; // N = n as usize; input\_index += 1; points = repeat(Point...::new(0.0, 0.0)).take(n as usize).collect(); merge = repeat(Point::new(0.0, 0.0)).take(n as usize

1.2K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

贪心算法思想与练习

每人每次传递一个糖果代价为 1。求使所有人获得均等糖果的最小代价。输入格式第一行输入一个正整数 n，表示小朋友的个数。...0; } 雷达设备假设海岸是一条无限长的直线，陆地位于海岸的一侧，海洋位于另外一侧。...我们使用笛卡尔坐标系，定义海岸线为 x 轴，海的一侧在 x 轴上方，陆地一侧在 x 轴下方。现在给出每个小岛的具体坐标以及雷达的检测范围，请你求出能够使所有小岛都被雷达覆盖所需的最小雷达数目。...输入格式第一行输入两个整数 n 和 d，分别代表小岛数目和雷达检测范围。接下来 n 行，每行输入两个整数，分别代表小岛的 x，y 轴坐标。同一行数据之间用空格隔开。...所以我们找到了 m 个两两之间没有交集的区间，因此我们至少需要选 m 个点。而且通过上述做法，我们可以只选 m 个点。因此最优解就是 m。

7782 0

Learn Dijkstra For The Last Time

用一个形象的比喻：每一条边就像是一根 1m 长的管道，从起点开始注水，水流速度为 1m/s，每个结点首次被水浸泡时，对应的是时间 t 最小，而 s = vt，那么路程也最小，即最短路。...现在，我们要做的就是，在集合 \mathbf{T} 中找到下一个被浸泡的点。我们将某个点加入集合 \mathbf{S} 后，会更新起点到其相邻点的距离 dis....下一个被浸泡的点，一定是集合 \mathbf{T} 中 dis 最小，也就是离起点最近的点。...共计 O(m) 次二叉堆上的插入（修改）操作，O(n) 次删除堆顶操作，而插入（修改）和删除的时间复杂度均为 O(\log n)，时间复杂度为 O((n+m) \log n) = O(m\log n)。...线段树：和二叉堆原理类似，不过将每次成功松弛后插入二叉堆的操作改为在线段树上执行单点修改，而 1 操作则是线段树上的全局查询最小值。时间复杂度为 O(m \log n)。

1.2K2 0

对点云匹配算法ICP、PL-ICP、NICP和IMLS-ICP的理解

PP-ICP是点对点的距离作为误差而PL-ICP是采用点到其最近两个点连线的距离。下图展示了误差方程的差异。图片从上方的(a)中可以看出，激光点是对实际环境中曲面的离散采样。...最好的误差尺度是激光点到实际曲面的距离。而PL-ICP采用分段线性的方法对实际曲面进行近似，用激光点到最近两点连线的距离来模拟实际激光点到曲面的距离。可以看出PL-ICP的误差方程更贴近实际情况。...后面迭代计算所需的q_{k}由上一次算法迭代计算得到。 2）为当前激光帧中的每一个点，找到其最近的两个点j1和j2。 3）去除误差过大的点。 4）构建最小化误差方程。...在误差项里除了考虑了点到对应点切面的距离，还考虑了对应点法向量的角度差。目前NICP方法开源的代码主要是针对3D点云的，其调用了Eigen库和OpenCV库。源码中显示的部分调用了QT5。...该公式描述的是转换后的x_i点到投影点y_i上的距离（注意是法向量上的距离）。总结： IMLS-ICP使用高斯拟合和最小二乘重建出一个隐含的曲面。找到空间点在隐含曲面的投影点。

7K3 0

人工智能常见知识点⑨

坐标访问和父节点查找约定顺序：右，右上，上，左上，左，左下，下，右下，沿X轴增加的方向为右，沿Y轴增加的方向为上，父节点可能会有多个，这里选择代价最小最后搜索的为父节点。...K点的周围八个点，其中最小估价即为K点的值，这个点我们称为K点的父节点。...k点正在访问，那么它周围至少有一个点已经被访问了F = 14 + 10*3 = 44选作：编程实现A*搜索算法程序求解上题中的问题；四．实验步骤：1．...初始化：将起点添加到开放集，并为其计算启发式值（通常是从起点到终点的估计距离）。循环以下步骤，直到找到目标节点或开放集为空：a....如果未找到目标节点且开放集为空，则表示不存在路径。A算法的性能取决于所选的启发式函数。一个好的启发式函数应该是一个可接受的启发式函数，这意味着它不会过高估计从任何节点到目标节点的实际距离。

6310 0

数据结构简单复习

存储序列存储序列可以存储任何类型的树，它包括结点的值/关键字和右括号，如"XPC)Q)RV)M))))"，右括号表示它前面的结点已经是叶子结点。...A点到图上任意一点P的距离，用A-P表示A直接到P的路径长度）：建立一个数组D存储出发点A到所有其他点的距离，初始值设为无限大（一般用特殊值表示，如-1）。...根据数组D，选择到A距离最短的点B（也是图中离A最近的点，只可能是直与A直接相连的点），对其设置标记，以其为出发点，更新其所有邻居到A的距离（比较D（A，P）与A-B-P，只有比数组中的记录更小才更新）...递归地选择、更新，我们会得到离A第n近的点，直至得到所有点离A的最短路径。该算法中数组D可以是一个小顶堆，这样的改进使迪杰斯特拉算法在稀疏图中的复杂度降低（Theta约等于VlogV）。...Prim算法最小代价生成树子图开始只包含一个顶点，一步步地向子图添加顶点和边，不过每次都在子图连接的点中寻找离这个子图最近的点。

1.3K2 0

SLAM学习笔记（十九）开源3D激光SLAM总结大全——Cartographer3D,LOAM,Lego-LOAM,LIO-SAM,LVI-SAM,Livox-LOAM的原理解析及区别

1.首先，在z轴方向对点云切成n个片； 2.对每个切片中的点，求解质心； 3.计算每个点，与质心连线，和x轴所成的角度，并依据角度排序。之后： 1....根据直方图中提取的特征（根据切片上每个点与参考点的直线AB与x轴的夹角分成n个类，类的值是OBA的大小）, 和历史数据进行匹配，筛选掉一批不够阈值的yaw角。...因此，对边缘特征点来说，优化的目标就是，i到直线lj的距离最近。向量叉乘的模长，代表平行四边形的面积；除以底，代表平行四边形的高；也就是点到直线的距离。...之后，要划分两个大集合：每一行中，选取有最大c值的N_Fme（40个）边缘点，要求不得属于地面点, 组成集合F_me; 每一行中，选取有最小c值的N_Fmp（80个）平面点，组成集合F_mp; 之后...问题：特征像素的深度，如何从雷达中获取？ a) 把视觉特征点和雷达点云，投影到归一化相机球体坐标系下，找到像素点最近的三个雷达点云，从而确立关联深度。

8.8K4 0

【Python】机器学习之聚类算法

它通过将数据划分为K个簇，并使每个样本点到其所属簇的中心距离最小化来实现。K-Means算法迭代更新簇的中心，直至达到收敛条件。...1.K-means K-means将数据分成K个簇，每个簇都以一个质心代表。该算法通过迭代的方式不断调整簇的质心位置，使得样本点到所属簇的质心的距离最小化。...DBScan通过设置邻域半径和最小样本数来定义簇的形成条件。 5.凝聚聚类算法凝聚聚类算法从每个样本点开始，逐步将最近的样本点聚合成簇，直到满足预设的聚类数目。...assign_clusters(data, centers)函数将样本点分配到最近的聚类中心，使用np.argmin()找到最近中心的索引。...对于每个聚类，计算该聚类内所有样本点两两之间的距离之和，选择距离和最小的样本点作为新的聚类中心。

8451 0

代码+剖析 | 感知机原理剖析及实现

实际上感知机无法找到一条最佳的直线，它找到的可能是图中所有画出来的线，只要能把所有的点都分开就好了。...得出结论：如果一条直线能够不分错任何一个点，那就是一条好的直线进一步来说：如果我们把所有分错的点到直线的距离求和，让分错点的距离和最小（最好是0，这样就表示没有分错的点了），这条直线就是我们要找的...前文说过，让误分类的点距离和最大化来找这个超平面，首先我们要放出单独计算一个点与超平面之间距离的公式，这样才能将所有分错的点的距离求出来对不？ ?...当然了，考虑到x轴下方的点，得加上绝对值->|wx+b|，求所有误分类点的距离和，也就是求|wx+b|的总和，让它最小化。等等.....最小化？...对于误分类的数据，例如实际应该属于蓝色的点（线的右侧，y>0），但实际上预测出来是在左侧（wx+b的模长，就是单个误分类的点到超平面的举例

8463 1

一步一步深入理解Dijkstra算法

就是一个带边值的图中从某一个顶点到另外一个顶点的最短路径。官方定义：对于内网图而言，最短路径是指两顶点之间经过的边上权值之和最小的路径。并且我们称路径上的第一个顶点为源点，最后一个顶点为终点。...我们时常会面临着对路径选择的决策问题，例如在中国的一些一线城市如北京、上海、广州、深圳等，一般从A点到到达B点都要通过几次地铁、公交的换乘才可以到达。...该算法采用了贪心的思想，每次都查找与该点距离最近的点，也因为这样，它不能用来解决存在负权边的图。...3.迪杰斯特拉算法的实现过程 ①先取一点v[0]作为起始点，初始化dis[i],d[i]的值为v[0]到其余点v[i]的距离w[0][i]，如果直接相邻初始化为权值，否则初始化为无限大； ②将v[0]标记...置为true； 4.遍历过程中，如果当前筛选出的点的dist+两点间距离点的shorest,则更新该点的shortest；最终，shortest记录的是原点到每个点的最短距离。

1.8K3 0

8. 降维

上图，三维空间中的点，都近似在灰色平面附近，可以投影到其上投影并不总是最佳的方法 1.2 流行学习 Manifold Learning 假设：在流形的较低维空间中表示，它们会变得更简单（并不总是成立...将数据投影到方差最大的轴（损失更少的信息）或者理解为，点到该轴的均方距离最小矩阵的 SVD分解可以帮助找到主成分 X_centered=X-X.mean(axis=0) U,s,V=np.linalg.svd..._) array([0.84248607, 0.14631839]) 看出第二个轴上的比例为14.6% 选择方差解释率占比达到足够（例如95%）的维度即可 pca=PCA() pac.fit(X) cumsum...(X_mm) 使用np.memmap方法，就好像文件完全在内存中一样，后面可跟fit 2.3 随机PCA 可以快速找到前 d 个主成分的近似值它的计算复杂度是 O(m×d2)+O(d3)，而不是 O...，但在训练过程中，它会学习类之间最有区别的轴，然后使用这些轴来定义用于投影数据的超平面 LDA 的好处是投影会尽可能地保持各个类之间距离，所以在运行另一种分类算法（如 SVM 分类器）之前，LDA 是很好的降维技术

7743 1

人工智能基础-路径规划

Dijikstra算法设图G的邻接矩阵M，M(i.j)表示i到j的距离，用一个大整数来表示i和j不连通用二维数组map来表示矩阵M，称map[0][0]为原点 #define G 10000 int...G可以使用一个大整数来表示，也可以使用-1来表示，但是这样就需要额外写一个判断语句用d[i]数组来表示原点到i点的最短路程，并使用map[0]来初始化。...此时原点到各点的最短路程就是它和相邻的点之间的距离在每次循环中，先搜索d数组中最小的元素，并将其标记，下次搜索就会跳过这个元素。...两点的曼哈顿距离是两点x轴之差的绝对值和y轴之差的绝对值的和，例如(x1,y1)和(x2,y2)之间的曼哈顿距离是|x1-x2|+|y1-y2| 欧式距离欧式距离就是传统平面直角坐标系中的两点间距离...h(N)表示N到G的估计最小距离，而h*(N)表示N到G的实际最小距离。

8001 0

【数据挖掘】基于层次的聚类方法 ( 聚合层次聚类 | 划分层次聚类 | 族间距离 | 最小距离 | 最大距离 | 中心距离 | 平均距离 | 基于层次聚类步骤 | 族半径 )

算法终止条件 ( 切割点 ) : 用户可以指定聚类操作的算法终止条件 , 即上面图示中的切割点 , 如 : ① 聚类的最低个数 : 聚合层次聚类中 , n 个样本 , 开始有 n 个聚类 , 逐步合并..., 当聚类个数达到最大值 max , 停止聚类算法 ; ③ 聚类样本的最低半径 : 聚类的数据样本范围不能无限扩大 , 指定一个阈值 , 只有将该阈值内的样本放入一组 ; 半径指的是所有对象距离其平均点的距离...两个聚类中两个最近的样本之间的距离就是聚类间的最小距离 ; 族间距离最大距离 ---- C_i \,, C_j 族间距离最大距离公式 : d_{max }(C_i , C_j) = max...聚类的中心点 ; d(m_i, m_j) 表示 m_i 样本和 m_j 样本之间的距离 ; 总结 : 两个聚类中的中心点样本之间的距离就是聚类间的中心点距离 ; 族间距离平均距离 -...m) R 表示聚类半径 ; n 表示聚类中的样本个数 ; m 代表聚类中心点 ; d(p_i - m) 表示聚类中第 i 个样本距离中心点的距离 ; 基于层次聚类总结 ---- 1 .

3.8K2 0

【狂热算法篇】探秘图论之Dijkstra 算法：穿越图的迷宫的最短路径力量（通俗易懂版）

其目的是找到从源节点到图中所有其他节点的最短路径，通过逐步确定最短路径长度的节点集合，不断更新源节点到其他节点的最短距离估计，最终实现找到最短路径的目标。...，给它的flag标记成1；开始从它作为下一个点的前驱，去找到下一个点的距离（如果此时源点可借助这个点到达下一个点比之前距离小就跟新对应dist，然后记录前驱也就是当前这个被选中的点；依次循环知道dist...dist[N];//源点到i的最短距离 bool flag[N] = {0};//为1则i点已找到最短源点距 int path[N][N];//i j之间可达距 int pre[N] ;//前驱节点 int...和int不能颠倒（与定义的vector的pair类型不同） bool check[N];//防止对已经找到最小路径的边重复判断 int n, m; ll dist[N];//源点到某点的最短路径表 int...check判断）： //已经确定了某点最短路径；如果再次找到其前驱节点与它之间有连接，那么这条路一定不是 //比它短的，而且已经找到了最小路径，所以不能再更新dist了。

6520 0

【深度学习】数据降维方法总结

通俗的理解，如果把所有的点都映射到一起，那么几乎所有的信息（如点和点之间的距离关系）都丢失了，而如果映射后方差尽可能的大，那么数据点则会分散开来，以此来保留更多的信息。...假设原始数据表示为X，（m*n矩阵，m是维度，n是sample的数量）　　既然是线性的，那么就是希望找到映射向量a，使得 a‘X后的数据点能够保持以下两种性质：　　　　1、同类的数据点尽可能的接近...一个流形好比是 d 维的空间，是一个 m 维空间（m>n）被扭曲之后的空间。流形并不是一个“形状”，而是一个“空间” 　　流形学习的假设：数据采样于某一流形上。...算法的主要步骤分为三步：寻找每个样本点的k个近邻点；由每个样本点的近邻点计算出该样本点的局部重建权值矩阵；由该样本点的局部重建权值矩阵和其近邻点计算出该样本点的输出值。...其中wij表示线性重构xi时的贡献比例。　　　　找到每个样本点的K个最近邻点。

2.3K9 0

最短路径算法–无向图

从起点A开始，我们更新与A相连通的点到A的距离，并把A点标记。如图：我们遍历一次所有点与A的距离，找到最小的，这里是点B。...而像c这种与A直接相连的点，当前距离就会变成min(dis[B]+maze[B][C],dis[c])，所以按照我们每次只需要比较当前点到当前状态起点的和与当前点到起点的距离就可以了。...注意：上面的图重点是看每次变化找的起点和与出发点路径的变化。当前起点是当前未被标记且到出发点距离最近的点。更新的点都是与该起点直接相连并未被标记的点。...= 105; //点的个数上限 int maze[N][N]; int dis[N]; bool vis[N]; //点的个数和边的条数 int n,m; void init() {...i++) { //找到和起点距离最短的点 int minx=INF; int minmark; for(int j=1; jn; j

1.6K2 0

IO竞赛深入解析：计算几何算法专题

Quickhull算法的基本步骤：找到平面点集中x坐标最小的点p_min和x坐标最大的点p_max，将它们连接成一条线段，这条线段将平面点集分为两部分：上凸壳和下凸壳。...递归地构建上凸壳：找到距离线段p_min p_max最远的点p，将p加入凸包，然后递归地构建线段p_min p和线段p p_max的上凸壳。...对于每个生成点，Voronoi图中包含一个区域，该区域内的所有点到该生成点的距离都小于到其他生成点的距离。Voronoi图在很多领域都有广泛的应用，如地理信息系统、计算机图形学、机器人路径规划等。...7.4 最近点对问题最近点对问题是计算几何中的一个经典问题，它要求找出平面上距离最近的一对点。最近点对问题在很多领域都有广泛的应用，如计算机图形学中的碰撞检测、地理信息系统中的空间查询等。...最近点对问题：如查找平面上距离最近的一对点等。计算几何综合题：结合多种计算几何知识和算法，解决复杂的几何问题等。

4251 0

【深度学习】数据降维方法总结

2.1K2 0

计算几何算法概览

计算点到折线、矩形、多边形的最近点计算点到圆的最近距离及交点坐标计算两条共线的线段的交点计算线段或直线与线段的交点求线段或直线与折线、矩形、多边形的交点求线段或直线与圆的交点...判断多边形是否在多边形内：　　只要判断多边形的每条边是否都在多边形内即可。判断一个有m个顶点的多边形是否在一个有n个顶点的多边形内复杂度为O(m*n)。　　...计算点到线段的最近点：　　如果该线段平行于X轴（Y轴），则过点point作该线段所在直线的垂线，垂足很容易求得，然后计算出垂足，如果垂足在线段上则返回垂足，否则返回离垂足近的端点；如果该线段不平行于X...计算点到折线、矩形、多边形的最近点：　　只要分别计算点到每条线段的最近点，记录最近距离，取其中最近距离最小的点即可。　　...计算点到圆的最近距离及交点坐标：　　如果该点在圆心，因为圆心到圆周任一点的距离相等，返回UNDEFINED。

2.4K4 0

点击加载更多

平面上给定n条线段，找出一个点，使这个点到这n条线段的距离和最小。

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

贪心算法思想与练习

Learn Dijkstra For The Last Time

对点云匹配算法ICP、PL-ICP、NICP和IMLS-ICP的理解

人工智能常见知识点⑨

数据结构简单复习

SLAM学习笔记（十九）开源3D激光SLAM总结大全——Cartographer3D,LOAM,Lego-LOAM,LIO-SAM,LVI-SAM,Livox-LOAM的原理解析及区别

【Python】机器学习之聚类算法

代码+剖析 | 感知机原理剖析及实现

一步一步深入理解Dijkstra算法

8. 降维

人工智能基础-路径规划

【数据挖掘】基于层次的聚类方法 ( 聚合层次聚类 | 划分层次聚类 | 族间距离 | 最小距离 | 最大距离 | 中心距离 | 平均距离 | 基于层次聚类步骤 | 族半径 )

【狂热算法篇】探秘图论之Dijkstra 算法：穿越图的迷宫的最短路径力量（通俗易懂版）

【深度学习】数据降维方法总结

最短路径算法–无向图

IO竞赛深入解析：计算几何算法专题

【深度学习】数据降维方法总结

计算几何算法概览

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐