# 最大最小距离算法的Python实现 # 数据集形式data=[[],[],...,[]] # 聚类结果形式result=[[[],[],...],[[],[],...],...] # 其中[]为一个模式样本...Z2加入到聚类中心集中 zs.append(data[index]) # 计算阈值T T = t * distance return T # 计算两个模式样本之间的欧式距离
参考链接： 最小最大算法 #include #include #include #include #include <cstring...C 0.5 int main() { int x[100][3],z[100][3],b[100];//x[][]：输入点坐标；z[][]:标记第几个聚类中心;w[][]用于标记各点到聚类中心距离最小值... int i,j,h,N,flag,k=1,f=1;//f:聚类中心个数 ;b[]用于记录与聚类中心最大距离的点标号;dd[][]:在循环体中记录各点与聚类中心距离 float w...100][100],dd[100][100],Q,max1,max2,distance[100];//distance[]:记并求出录第二个聚类点 b[0]=0; printf(" 最大最小距离分类法...=0) { for(j=0;j<=f;j++) { printf("各点到各聚类中心距离为\n"); for(i=
题目 : 给定一个整型数组，找出最大的下标距离j−ij-i，当且仅当A[i]<A[j]A[i]<A[j]和i<ji<j。
到最近的人的最大距离 在一排座位（ seats）中，1 代表有人坐在座位上，0 代表座位上是空的。 至少有一个空座位，且至少有一人坐在座位上。...亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。 返回他到离他最近的人的最大距离。...如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离为 1 。 因此，他到离他最近的人的最大距离是 2 。...这是可能的最大距离，所以答案是 3 。 提示： 1 <= seats.length <= 20000 seats 中只含有 0 和 1，至少有一个 0，且至少有一个 1。..., n为偶数最近距离为 选出最大的一个就可以。
一般来说，两个字符串的编辑距离越小，则它们越相似。如果两个字符串相等，则它们的编辑距离（为了方便，本文后续出现的“距离”，如果没有特别说明，则默认为“编辑距离”）为0（不需要任何操作）。...不难分析出，两个字符串的编辑距离肯定不超过它们的最大长度（可以通过先把短串的每一位都修改成长串对应位置的字符，然后插入长串中的剩下字符）。...bIntex - 1) + 1, getEditDistanceByRecursion(a, b, aIndex - 1, bIntex) + 1)); } 但是递归的最大缺点为重复计算...NLP基本的度量文本相似度的算法，可以作为文本相似任务的重要特征之一，其可应用于诸如拼写检查、论文查重、基因序列分析等多个方面。...但是其缺点也很明显，算法基于文本自身的结构去计算，并没有办法获取到语义层面的信息。 由于需要利用矩阵，故空间复杂度为O(MN)。这个在两个字符串都比较短小的情况下，能获得不错的性能。
K近邻算法 度量距离 欧氏距离(Euclidean distance) 欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义，指在 m 维空间中两个点之间的真实距离，...在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。...实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。而这也是曼哈顿距离名称的来源，曼哈顿距离也称为城市街区距离(City Block distance)。...L∞度量，是向量空间中的一种度量，二个点之间的距离定义是其各坐标数值差绝对值的最大值。..._{2}}{\sqrt{x_{1}^{2} + y_{1}^{2}} \times \sqrt{x_{2}^{2} + y_{2}^{2}}} 如果向量 a 和 b 不是二维而是 n 维，上述余弦的计算法仍然正确
今天我们看一道 leetcode hard 难度题目：编辑距离。 题目 给你两个单词 word1 和 word2， 请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数。...如果我们仅用一个变量，只有两种定义方法： dp(i) 返回 word1 下标为 i 时最短编辑距离。 dp(i) 返回 word2 下标为 i 时最短编辑距离。...对第一种定义，我们的目标是计算出 dp(word1.length-1)，其中 dp(-1) 即 word1 从空字符串转换为 word2 需要的编剧距离显然是 word2.length，即把 word2...让我们再审视一下 dp(i,j) 的含义：除了返回最短编辑距离外，正因为我们知道了最短编辑距离，所以无论操作步骤、过程如何，都可以假设我们只要做了若干步操作，下标分别截止到 i、j 的 word1、word2...讨论地址是：精读《算法 - 编辑距离》· Issue #501 · dt-fe/weekly 如果你想参与讨论，请 点击这里，每周都有新的主题，周末或周一发布。前端精读 - 帮你筛选靠谱的内容。
什么是“编辑距离” ？ “编辑距离”又称 Leveinshtein 距离，是由俄罗斯科学家 Vladimir Levenshtein 在 1965 年提出。...“编辑距离”是计算两个文本相似度的算法之一，字符串 X 和字符串 Y 的编辑距离是将 X 转换成 Y 的最小操作次数，这里的操作包括三种： 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 例如： kitten...和 sitting 的编辑距离是3。
一、题目 1、算法题目 “给定两个单词，计算出单词1转换为单词2所最少操作数。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：72....编辑距离 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 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 。...题目是序列的处理问题，一般带有“最少”“最多”“最大”“子序列”等可以一步步解决的字符串或数组问题，可以考虑用DP，2个序列的比较，用dp[i,j]二维数组； 2.再想DP数组的含义是什么，一般就是按问题描述
b、g.655单模光纤传输距离240km 5、传输速率在40Gb/s，1550nm a、g.652单模光纤传输距离4km b、g.655单模光纤传输距离16km 实际施工时的最大线缆距离 由上文可见...，在使用PoE供电时，为何会规定网线最大长度不得超过100米。...请注意，这里的传输距离指的是最大速率的情况，比如100M，如果将速率下降到10M，传输距离通常可以延长到150-200米，所以PoE供电传输距离并不是由PoE技术来决定的，而是由网线类别和质量决定。...最简单的情况比如说带宽的升级，使得原来能在100米以上距离正常工作的设备在网速大大提升后将不能正常工作。 一百米最大距离是怎么得来的？ 是什么造成了双绞线的100米传输距离上限？...（4）要求的布线距离为： 永久链路的长度不能超过90米，信道长度不能超过100米，六类线与超五类线在传输距离上没有严格的区别，即单段最大传输距离都是100米，当然六类线在传输距离上可以适当增加，所谓的100
亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。 返回他到离他最近的人的最大距离。...示例 1： 输入：[1,0,0,0,1,0,1] 输出：2 解释： 如果亚历克斯坐在第二个空位（seats[2]）上，他到离他最近的人的距离为 2 。...如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离为 1 。 因此，他到离他最近的人的最大距离是 2 。...这是可能的最大距离，所以答案是 3 。 提示： 1 <= seats.length <= 20000 seats 中只含有 0 和 1，至少有一个 0，且至少有一个 1。
本期题目：停车场最大距离 ️ 题目 停车场有一横排车位，0代表没有停车，1代表有车。 至少停了一辆车在车位上，也至少有一个空位没有停车。...为防止刮蹭，需为停车人找到一个车位， 使得停车人的车最近的车辆的距离是最大的。...返回此时的最大距离 输入 一个用半角逗号分割的停车标识字符串，停车标识为0或1， 0为空位，1为已停车 停车位最多有100个 输出 输出一个整数记录最大距离 题解地址 ⭐️ 华为 OD 机考 Python...其中，数学部分主要考察应聘者的数学基础、逻辑思维和解决问题的能力；计算机科学部分主要考察应聘者的编程能力、操作系统、算法和数据结构等方面的知识；英语部分主要考察应聘者的英语听、说、读、写的能力。
现在你需要从两个不同的数组中选择两个整数（每个数组选一个）并且计算它们的距离。 两个整数 a 和 b 之间的距离定义为它们差的绝对值 |a-b| 。...你的任务就是去找到最大距离 示例 1： 输入： [[1,2,3], [4,5], [1,2,3]] 输出： 4 解释： 一种得到答案 4 的方法是从第一个数组或者第三个数组中选择 1， 同时从第二个数组中选择...front()-arrays[i].back())); } } return maxdis; } }; 2.2 优化 判断过了的数组，可以进行合并，只有合并以后的 最大的值
亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。 返回他到离他最近的人的最大距离。...示例 1： [20210223150541] 输入：seats = [1,0,0,0,1,0,1] 输出：2 解释： 如果亚历克斯坐在第二个空位（seats[2]）上，他到离他最近的人的距离为 2 。...如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离为 1 。 因此，他到离他最近的人的最大距离是 2 。...这是可能的最大距离，所以答案是 3 。...1，3 4 个连续 0 的距离为 2 取 offset 和 (max + 1) / 2 的最大值。
亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。 返回他到离他最近的人的最大距离。...如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离为 1 。 因此，他到离他最近的人的最大距离是 2 。...这是可能的最大距离，所以答案是 3 。 提示： 1 <= seats.length <= 20000 seats 中只含有 0 和 1，至少有一个 0，且至少有一个 1。...我们得到的两个位置距离，取小的那个。 把每个原本0值对应的得到的位置距离，存在vector中。 最后遍历一遍这个vector，得到最大的位置距离，返回。...我们最后还需要遍历一遍vector，得到最大的位置距离。
暑假了就有时间写写博客了，大一的师弟们也要进入算法的领域了，于是我就写了一个简略版基于最大主曲率算法的指静脉识别给他们入门用， 现在图像识别的领域是越来越完善，不过还需要一个大爆发的契机才会更好。...http://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8989836.html 提取纹理特征 http://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8672489.html 指静脉细化算法
题目来源“数据结构与算法面试题80道”。 问题分析：涉及的知识点是二叉树的遍历，遍历的方法主要有： 先序遍历 中序遍历 后序遍历 层次遍历 在本题中，使用先序遍历的方法。
原理推导 令空间中点A与点B组成向量 \overrightarrow{AB} ，向量外有一点P，那么我们要求的就是P与直线 \overrightarrow{AB} 的距离d。...参考 空间向量如何求点到直线距离？ 立体几何：如何用空间向量方法求点到直线的距离？ 向量运算（叉乘几何意义）
前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，也是比较好理解的一种算法，利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制，这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么？ 对一张网络流图，每次找出它的最小的残量（能增广的量），对其进行增广。...没错，EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时，需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢？BFS还是DFS？....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候，记录下能进行增广的最大值，同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出，这种算法的性能还算是不错， 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明，这种算法的时间复杂度为 大体证一下： 我们最坏情况下每次只增广一条边，则需要增广
) 6.海明距离（Hamming distance） 距离度量（Distance）用于衡量个体在空间上存在的距离，距离越远说明个体间的差异越大。...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。...，然后计算欧式距离: 2、明可夫斯基距离(Minkowski Distance) 明氏距离是欧氏距离的推广，是对多个距离度量公式的概括性的表述。...公式如下： 当p==1,“明可夫斯基距离”变成“曼哈顿距离” 当p==2,“明可夫斯基距离”变成“欧几里得距离” 当p==∞,“明可夫斯基距离”变成“切比雪夫距离” 3、曼哈顿距离...，而基于各指标维度进行标准化后再使用欧氏距离就衍生出来另外一个距离度量——马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distance），简称马氏距离。
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