保证阅读体验，文中广告已关闭~ 超级方便的微博用户信息爬虫 是根据微博用户 Uid 来抓取公开的用户微博信息，但是很多时候，我们可能只知道这个用户的微博名字，并不知道 Uid，本次开放的爬虫就是完成从微博用户名到...headers=headers, params=params) return parseResponse(response) 拿到 response 后稍微解析一下就能拿到 Uid，如果出错或者没有搜索到
题目描述 给定一个二叉搜索树的根结点 root, 返回树中任意两节点的差的最小值。 ?...解法 二叉搜索树属于有序树结构，一个可以利用的特点就是中序遍历可以得到有序数组，得到有序数组后遍历一次即可得到两节点最小差值。
一，二叉搜索树节点最小距离 1，问题简述 给定一个二叉搜索树的根节点 root，返回树中任意两节点的差的最小值。
给你一个二叉搜索树的根节点 root ，返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。...输入：root = [1,0,48,null,null,12,49] 输出：1 提示： 树中节点数目在范围 [2, 100] 内 0 <= Node.val <= 10^5 题目分析： 1，根据二叉搜索树的性质...，我们可以采取中序遍历的方式获取排序后的结果 2，由于节点的值在[0,10^5]范围内，节点值的差值在[-10^5-1,10^5+1]范围内 3，需要用一个pre记录前驱节点 4，针对二叉搜索树类型的题目
欧式距离公式 ? 曼哈顿距离 ? ? 曼哈顿打成了哈密尔顿，尴尬?...如果将坐标系分割成一个个的网格，曼哈顿距离正好可以刻画两点之间穿过格子数（只能沿着格子的边，不能沿着对角线斜穿），实际应用比较广泛，更多用于城市规划问题。
一、概述 欧式距离，也称为 欧几里得距离，是我们从小学、初中、高中等等乃至现在都会用到的距离度量。...“两点之间线段最短” 大家都学过吧，这里只不过给换了一个高大上的英文名字，就是我们在小初高等试卷上计算距离的那个公式 二、计算公式 ① 二维平面上的欧式距离 假设 二维平面 内有两点： a(x_{1},...y_{1}) 与 b(x_{2},y_{2}) 则二维平面的距离公式为： d_{12}=\sqrt{(x_{1}-x_{2})^2+(y_{1}-y_{2})^2} 举个例子，就比如上图的 A(...+4+16}\\ &= 2\sqrt{5} \end{aligned} ③ n维空间上的欧式距离 假设 n维空间 内有两点： a(x_{11},x_{12},......,x_{2n}) 则n维空间的距离公式为： d_{12}=\sqrt{\sum_{k=1}^n(x_{1k}-x_{2k})^2} 同理，n 维空间也是，将对应的向量作以上运算即可。
想要计算两个建筑之间的距离，我们不能横穿某个建筑，需要拐弯抹角，经过一个个十字路口，才能到达我们想要去的地方。...曼哈顿距离，也正是这个原理，不能像 绿线（/） 一样，横穿建筑，而是需要和其它三条线一样， 穿过大街小巷。...二、计算公式 ① 二维平面上的曼哈顿距离 假设 二维平面 内有两点： a(x_{1},y_{1}) 与 b(x_{2},y_{2}) 则二维平面的曼哈顿距离公式为： d_{12}=|x_{1}-x_...&=4+3\\ &=7 \end{aligned} ② 三维空间上的曼哈顿距离 假设 三维空间 内有两点： a(x_{1},y_{1},z_{1}) 与 b(x_{2},y_{2},z_{2}) 则三维空间的距离公式为...,z_{2n}) 则n维空间的距离公式为： d_{12}=\sum_{k=1}^n|x_{1k}-x_{2k}|
优点： 1，amp确实很快捷 2，支持amp功能的搜索引擎（比如谷歌），会优先amp页面，也就是说对seo有利 缺点： 1，对于不支持amp的搜索引擎来说，amp页面内容与原文重复，属于重复文章，可能反而不利于...2，amp页面会被缓存到支持amp功能的搜索引擎上，也就是说文章被收录后，如果再次被修改amp页面可能反应迟钝。...3，移动端搜索引擎带来的ip会减少，毕竟别人浏览搜索引擎上的amp页面，实际是缓存到搜索引擎服务器上的，所以并不会直接产出ip。 其实只有缺点1比较致命，所以本次就提出两个方案，着重讲第一个方案。...方案一：网站端判断来源，如果是谷歌的蜘蛛或者百度的蜘蛛就允许amp功能开启（谷歌搜索引擎和百度搜索引擎支持amp） 用百度搜索了下两家搜索引擎的特征，分别是Googlebot和Baiduspider。...方案二：使用robots.txt来禁止所有搜索引擎来收录amp页面，然后只允许百度或者谷歌来收录amp页面（谷歌搜索引擎和百度搜索引擎支持amp）[只是一种思考，不知道对于seo是否真的有作用] 题外话
题目 给定一个二叉搜索树的根结点 root, 返回树中任意两节点的差的最小值。...循环中序遍历 解题 二叉搜索树中序遍历非降，相邻的做差比较，记录最小的差 ?
在看空间统计相关的文档资料的时候，看到了几个有关距离丈量方法的术语词汇，诸如：欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离…… 老外习惯于使用名字来命名算法，可是对于门外汉们，是一种困惑，今天就整理下，一起温故知新...欧式距离（Euclidean Distance） 欧式距离是我们在直角坐标系中最常用的距离量算方法，例如小时候学的“两点之间的最短距离是连接两点的直线距离。”这就是典型的欧式距离量算方法。...曼哈顿距离（Manhattan Distance） 曼哈顿距离是与欧式距离不同的一种丈量方法，两点之间的距离不再是直线距离，而是投影到坐标轴的长度之和。 ? 还是看图吧，图比文字更显见。 ?...图中绿色的线为欧式距离的丈量长度，红色的线即为曼哈顿距离长度，蓝色和黄色的线是这两点间曼哈顿距离的等价长度。 想想我们下象棋的时候，车炮兵之类的，是不是要走曼哈顿距离？...网上搜索，好多有关这个距离的解释，大多都是采用国际象棋中的王的走步来作为例子，王可以前后左右走，还可以斜前斜后走，一共8个方向可以认为距离均等。
二叉搜索树节点最小距离 官方题解链接: 二叉搜索树节点最小距离 题目 给你一个二叉搜索树的根节点 root ，返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。...二叉搜索树迭代器 类似, 做题最关键的方法是举一反三 class Solution { public: int minDiffInBST(TreeNode* root) { stack...= cur->right; } return res; } }; 复杂度分析 时间复杂度: O(N) 空间复杂度: O(N) 中序遍历(题解) 解题思路: 二叉搜索树如果遍历结果为单调递增...二叉搜索树节点最小距离 二叉搜索树节点最小距离
一、概述 汉明距离（Hamming Distance），就是将一个字符串变成另一个字符串所需要的替换次数。...二、计算方式 举个例子， 1011101 与 1001001 的 汉明距离 为 2 式1 1 0 1 1 1 0 1 式2 1 0 0 1 0 0 1 只要将 式1 中标红的部分换一下即可。...2143896 与 2233786 的 汉明距离 为 3 式1 2 1 4 3 8 9 6 式2 2 2 3 3 7 9 6 只要将 式1 中标红的部分换一下即可。...三、汉明重量 汉明重量 就是字符串相对于相同长度的零字符串的汉明距离；也就是说，它是字符串中非零的元素个数：对于二进制字符串来说，就是 1 的个数，所以 11101 的汉明重量是 4。...因此，如果向量空间中的元素 a 和 b 之间的汉明距离等于它们汉明重量的差 a-b。
Wasserstein距离Wasserstein距离度量两个概率分布之间的距离，定义如下： Π...对于每一个可能的联合分布γ，可以从中采样(x,y)∼γ得到一个样本x和y，并计算出这对样本的距离||x−y||，所以可以计算该联合分布γ下，样本对距离的期望值E(x,y)∼γ[||x−y||]。...在所有可能的联合分布中能够对这个期望值取到的下界infγ∼Π(P1,P2)E(x,y)∼γ[||x−y||]就是Wasserstein距离。...而Wasserstein距离就是在最优路径规划下的最小消耗。所以Wesserstein距离又叫Earth-Mover距离。...Wessertein距离相比KL散度和JS散度的优势在于：即使两个分布的支撑集没有重叠或者重叠非常少，仍然能反映两个分布的远近。而JS散度在此情况下是常量，KL散度可能无意义。
给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。
二叉搜索树节点最小距离 题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/minimum-distance-between-bst-nodes/ 也可以点击「阅读原文」直达题目链接...题目描述 给你一个二叉搜索树的根节点 root，返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值。 示例 1： ? 输入：root = [4, 2, 6, 1, 3] 输出：1 示例 2： ?...输入：root = [1, 0, 48, null, null, 12, 49] 输出：1 提示： 树中节点数目在范围 [2, 100] 内 解题思路 这道题主要是考察二叉搜索树的性质，二叉搜索树的中序遍历得到的结果是升序排列的...这道题看上去有点无从下手的感觉，但是碰到二叉搜索树，就一定要想到的中序遍历是有序的，这几乎是碰到二叉搜索树的必考点。
本文最后更新于 1163 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 #include<iostream> #include<cstring> using ...
欧几里得距离 给定空间中两个点 ；它们之间的欧几里得距离公式为： 即两个点之间的直线距离。本质是向量的 2-范数。 2....曼哈顿距离 给定空间中两个点 ；它们之间的曼哈顿距离公式为： 即两个点之间的水平距离绝对值加上垂直距离的绝对值。本质是向量的 1-范数。...切比雪夫距离 给定空间中两个点 ；它们之间的切比雪夫距离公式为： 即两点之间横纵坐标距离绝对值的最大值。本质是向量的 范数。...###【曼哈顿距离与切比雪夫距离比较】 如下图所示，矩形 是到原点曼哈顿距离为 2 的点的集合，矩形 是到原点切比雪夫距离为 2 的点的集合。 image.png 4....闵可夫斯基距离 给定空间中两个点 它们之间的闵可夫斯基距离公式为： 本质是向量的范数，ppp 取不同的值时对应不同的 范数。
二叉搜索树节点最小距离 题目： 给你一个二叉搜索树的根节点 root ，返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。...二叉搜索树迭代器 【LeetCode每日一题】190. 颠倒二进制位 【LeetCode每日一题】74. 搜索二维矩阵 像树一样简单回溯递归【LeetCode每日一题】90.
and Distance Computation (AABB Tree): User Manual 1 介绍 AABB树提供了一个静态的数据结构和算法，能够对有限3D几何对象集合进行高效的相交和距离查询...距离查询仅限于点的查询。 AABB树的数据结构将几何数据的迭代器范围作为输入，然后将其转换为primitives（图元）。...在这些primitives中，构造了一个轴对齐边界框（axis-aligned bounding boxes）（AABB）的层次结构，用于加速相交和距离查询。...而通过AABB tree进行相交和距离查询时，返回值中就包含了相交对象/最近点和相交图元id/最近图元id。 左图为表面三角网格模型，右图为其构建的AABB树。...程序中实现了射线与三角形集合的相交查询，点与三角形集合的最近点查询和距离计算。
一、概述 杰卡德距离（Jaccard Distance），是用来衡量两个集合差异性的一种指标，它是杰卡德相似系数的补集。...的交集元素在 A，B 的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号 J(A,B) 表示，则其表达式为： J(A,B)=\frac{|A\cap B|}{|A\cup B| } ② 杰卡德距离...杰卡德距离（Jaccard Distance）：与杰卡德相似系数相反，用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度。...杰卡德距离的表达式为： J_{\delta}(A,B)=1-J(A,B)=\frac{|A\cup B|-|A\cap B|}{|A\cup B|}
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