temp=np.zeros(o.shape,np.uint8) contoursImg.append(temp) rect=cv2.minAreaRect(contours[i])#计算最小矩形包围框...points:\n",points) points=np.int0(points)#计算结果取整 image=cv2.drawContours(o,[points],0,(255,255,255),2)#绘制最小矩形包围框...算法：最小矩形包围框是计算包围指定轮廓点集的中心的坐标、矩形长和宽以及旋转角度。...retval=cv2.minAreaRect(points) points表示轮廓 points=cv2.boxPoints(box) box表示最小矩形包围框的特征信息，包含矩形的中心的坐标（x，y...），矩形宽和长（w，h），旋转角度（θ） 注意：最小矩形包围框可以是个直立的矩形，也可以是倾斜的矩形。
np.zeros(o.shape,np.uint8) contoursImg.append(temp) (x,y),radius=cv2.minEnclosingCircle(contours[i])#计算最小圆形包围框...radius=int(radius)#计算结果取整 print("返回值radius:\n",radius) cv2.circle(o,center,radius,(255,255,255),2)#绘制最小圆形包围框...cv2.imshow("result",o) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 返回值center: (226, 62) 返回值radius: 55 算法...：最小圆形包围框是计算包围指定轮廓点集的中心的坐标和半径。...center, radius=cv2.minEnclosingCircle(points) center表示最小圆形包围框的中心 radius表示最小圆形包围框的半径 points表示轮廓 img=cv2
np.zeros(o.shape,np.uint8) contoursImg.append(temp) area,trgl=cv2.minEnclosingTriangle(contours[i])#计算最小三角形包围框...for i in range(0,3): cv2.line(o,tuple(trgl[i][0]),tuple(trgl[(i + 1)%3][0]),(255,255,255),2)#绘制最小三角形包围框...-28.444445]] [[173. 147.5 ]] [[339.6842 64.1579 ]]] 算法：最小三角形包围框是计算包围指定轮廓点集的最小外包三角形的面积和三个顶点...retval, triangle=cv2.minEnclosingTriangle(points) retval表示最小外包三角形的面积 triangle表示最小外包三角形的三个顶点 points表示轮廓
p=24658 圆填充Circle packing算法 已经开发了大量确定性和随机性的圆填充算法。 RepelLayout 通过成对排斥迭代移动圆圈来搜索非重叠布局。圆的位置被限制在一个矩形区域内。...为避免边缘效应，可以将边界区域视为环面，例如，推到左侧边缘的圆将重新进入右侧边缘的边界区域。这是一种非常简单且效率相当低的算法，但通常会产生良好的结果。...ProgressiveLayout 连续放置圆，使每个圆与先前放置的两个圆在外部相切。该算法是确定性的，尽管可以通过改变输入圆圈的顺序产生不同的布局。它非常高效，因此适用于处理大型数据集。...切线图和结果堆积 GraphLayout 实现了算法的基本版本。下面的例子产生一个类似于上图的布局： ## 切线列表。矢量元素是圆 ID。...本文摘选《R语言圆填充( CIRCLE PACKING)算法圆堆图圆形空间填充算法可视化》
图因此可以成为树，在所有可能的树中，具有最小高度的树被称为最小高度树。给出这样的一个图，写出一个函数找到所有的最小高度树并返回他们的根节点。 格式 该图包含 n 个节点，标记为 0 到 n - 1。...解题 2.1 暴力BFS 从每个节点开始BFS，记录高度，选择最小的高度的起点即可 节点很多的时候，会超时 ?...是最外围的，不用从他开始BFS，高度肯定不是最小的 见以下代码，还是超时！！！...是最外围的，不用从他开始BFS，高度肯定不是最小的 memset(outSide, 0, sizeof(outSide)); int minh = INT_MAX, h
本文介绍在ArcMap软件中，基于一个面图层，绘制其中面要素的最小外接矩形、最小外接圆等的方法。 首先，我们来看一下本文需要实现的需求。现有一个面要素图层，其中包含多个面要素，如下图所示。...我们希望绘制这个面要素图层的最小外接矩形——既包括这个完整的面要素图层的最小外接矩形（即最后得到一个矩形），也包括这个图层中，每一个面要素的最小外接矩形（即最后得到多个矩形）。 ...“Minimum Bounding Geometry”是ArcGIS中的一个工具，可以用来为面要素图层绘制最小外接矩形、最小外接圆、椭圆、旋转椭圆等几何图形；使用这一工具，可以帮助我们更好地理解面要素图层的分布情况和空间特征...Geometry Type：选择要创建的几何对象类型，包括最小外接矩形、旋转矩形、最小外接圆、椭圆等多种形状。 Rectangle By Area：根据面积最小的矩形计算。...Rectangle By Width：根据宽度最小的矩形计算。 Convex Hull：是否计算面要素的凸包。 Circle：最小圆形。 Envelope：包络矩形。
概述 在进行二维空间几何运算的之前，往往会用包围盒进行快速碰撞检测，从而筛掉一些无法碰撞到的可能。而在三维中，比较常用的就是包围球了。当然，如何计算包围球是一个问题。 2....详论 2.1. naive算法 一个最简单的思路就是，计算空间顶点在X、Y、Z方向上的最大值和最小值，那么就可以得到8个顶点组成的包围盒。...取包围球中心为包围盒中心点，而包围球半径有的人认为可以取中心点到八个顶点的最大距离——这样其实并不严密。...如下图所示： 如果点P在我们的之前得到的包围球之外，那么延长点P与球心O的直线与球相较于T点，很显然，新的直径应该是点T与点P的一半： 图片 具体的算法代码实现： void BoundingSphere...其他 理论上来说，ritter算法的实现要优于naive算法，能够得到更加贴合的包围球。当然理论只是理论，具体的实现还要看最终的效果。
# 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
这个唯一的元素是栈A的当前最小值。...（考虑到栈中元素可能不是类对象，所以B栈存储的是A栈元素的下标） 3.每当新元素进入栈A时，比较新元素和栈A当前最小值的大小，如果小于栈A当前最小值，则让新元素的下标进入栈B，此时栈B的栈顶元素就是栈A...当前最小值的下标。...4.每当栈A有元素出栈时，如果出栈元素是栈A当前最小值，则让栈B的栈顶元素也出栈。此时栈B余下的栈顶元素所指向的，是栈A当中原本第二小的元素，代替刚才的出栈元素成为了栈A的当前最小值。...这个解法中近栈、出栈、取最小值的时间复杂度都是O(1)，最坏情况空间复杂度是O(N)。
基本思想： 1 置S={1} 2 只要S是V的真子集就做如下的贪心选择： 选取满足条件的i ，i属于S，j输入V-S，且c[i][j]最小的边，并将定点j加入S中 这个过程直到S==V为止。...3 这个过程所选的边，恰好就是最小生成树 算法描述： void Prim(int n,Type * * c) { T = 空集; S = {1}; while(S !...= V) { (i,j)=i 属于 S 且 j属于V-S的最小权边; T = T∪{(i,j)}; S = S ∪ {j}; } } 模版代码
文章整理自网络 简介 随机增量算法是计算几何的一个重要算法，它对理论知识要求不高，算法时间复杂度低，应用范围广大。...最小圆覆盖问题 题意描述 在一个平面上有n个点，求一个半径最小的圆，能覆盖所有的点。 算法 假设圆O是前i-1个点得最小覆盖圆，加入第i个点，如果在圆内或边上则什么也不做。...（因为最多需要三个点来确定这个最小覆盖圆，所以重复三次） 遍历完所有点之后，所得到的圆就是覆盖所有点的最小圆。...令前i-1个点的最小覆盖圆为C 如果第i个点在C内，则前i个点的最小覆盖圆也是C 如果不在，那么第i个点一定在前i个点的最小覆盖圆上，接着确定前i-1个点中还有哪两个在最小覆盖圆上。...，在前j个点外加第i个点的最小覆盖圆 固定了2个点，不停的在范围内找到第一个不在当前最小圆的点Pk，当前圆为Pi，Pj，Pk的外接圆。
算法思想： 1 将G的n个顶点看成n个孤立的连通分支，所有的边按权从小到大排序 2 当查看到第k条边时， 如果断点v和w分别是当前的两个不同的连通分支t1和t2中的顶点时，就用边（v,m）j将t1,
最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合，|S|=m. 为了选出m个最相关特征，使得S满足如下公式： ? 可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。...最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S，直接优化下式： ? 直观上说D的增大，R的减小都会使得目标函数增大。 假设现在S中已有m-1个特征，现在需要从余下的特征中选择第m个特征。
02 — 最小生成树 看下最小生成树的定义 在一给定的无向图 G = (V, E) 中，(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边，而 w(u, v) 代表此边的权重，若存在 T 为 E 的子集且为无循环图...，使得 w(T) 最小，则此 T 为 G 的最小生成树。...最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或 prim（普里姆）算法求出。...03 — prim（普里姆）算法 算法描述 输入：一个加权连通图，其中顶点集合为V，边集合为E； 初始化：Vnew = {A}，其中 A 为顶点集合V中的任一节点（起始点），Enew = {},为空；...得到的最小生成树如下： D / \ A F \ B / E / \ G C 总费用最小为39 05
而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成树的建立！这是图论中一个经典问题，可以使用Kruskal和Prim两种算法来进行实现！...在实际中，这种算法的应用非常广泛，比如我们需要在n个城市铺设电缆，则需要n-1条通信线路，那么我们如何铺设可以使得电缆最短呢？最小生成树就是为了解决这个问题而诞生的！ ?...最小生成树 如上图所示，一幅两两相连的图中，找到一个子图，连接到所有的节点，并且连接边的权重最小（也就是说边的数量也是最小的，这也保证了其是树结构）. 2 Kruskal算法（克鲁斯卡算法） Kruskal...算法是一种贪心算法，我们将图中的每个edge按照权重大小进行排序，每次从边集中取出权重最小且两个顶点都不在同一个集合的边加入生成树中！...4 资源分享 以上完整代码文件（C++版）,文件名为：最小生成树（Kruskal算法和Prim算法）.cpp，请关注我的个人公众号 （算法工程师之路），回复"左神算法基础CPP"即可获得，并实时更新！
贪心算法不是对所有的问题都能得到整体最优解（也就是说这两种算法不是万能的）。 并且 最小生成树是不唯一的！...Ⅱ、Kruskal算法 任给一个有 n 个顶点的连通网络 N={V,E}， 首先构造一个由这 n 个顶点组成、不含任何边的图 G={V,NULL}，其中每个顶点自成一个连通分量， 其次不断从 E 中取出权值最小的一条边...除了 Kruskal 算法以外，普里姆算法（Prim 算法）也是常用的最小生成树算法。...prim 算法的核心信仰是：从已知扩散寻找最小。它的实现方式和 Dijkstra算法相似但稍微有所区别，Dijkstra 是求单源最短路径。而每计算一个点需要对这个点从新更新距离。...总的来说，Prim 算法是 以点为对象，挑选与点相连的最短边来构成最小生成树。而 Kruskal 算法是以边为对象，不断地加入新的不构成环路的最短边来构成最小生成树。
一、题目 1、算法题目 “实现MinStack类，实现push/pop/top操作。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接： 155....最小栈 - 力扣（LeetCode） 2、题目描述 设计一个支持 push ，pop ，top 操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。...int getMin() 获取堆栈中的最小元素。...那么就可以在每个元素入栈的时候，保存栈内最小值，那么无论何时，栈顶元素都是存储的最小值。...三、总结 用一个栈，这个栈同时保存的是每个数字进栈的时候的值 与 插入该值后的栈内最小值。 即每次新元素入栈的时候保存一个元组： （当前值 ，栈内最小值） 。
前言 在数据结构与算法的图论中，(生成)最小生成树算法是一种常用并且和生活贴切比较近的一种算法。但是可能很多人对概念不是很清楚。...最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或prim（普里姆）算法求出。 通俗易懂的讲就是最小生成树包含原图的所有节点而只用最少的边和最小的权值距离。...从定义上分析，最小生成树其实是一种可以看作是树的结构。而最小生成树的结构来源于图(尤其是有环情况)。通过这个图我们使用某种算法形成最小生成树的算法就可以叫做最小生成树算法。...具体实现上有两种实现方法、策略分别为kruskal算法和prim算法。 学习最小生成树实现算法之前我们要先搞清最小生成树的结构和意义所在。咱么首先根据一些图更好的祝你理解。...此时被选择的边构成最小生成树。 ? 在这里插入图片描述 ? 在这里插入图片描述 Prim算法 除了Kruskal算法以外，普里姆算法（Prim算法）也是常用的最小生成树算法。虽然在效率上差不多。
Prim算法 1.概览 普里姆算法（Prim算法），图论中的一种算法，可在加权连通图里搜索最小生成树。...1.概览 Kruskal算法是一种用来寻找最小生成树的算法，由Joseph Kruskal在1956年发表。...最后成功的图就是右： 3.简单证明Kruskal算法 对图的顶点数n做归纳，证明Kruskal算法对任意n阶图适用。 归纳基础： n=1，显然能够找到最小生成树。...阶图G'(u,v的合并是k+1少一条边)，G'最小生成树T'可以用Kruskal算法得到。...于是假设不成立，T'+{}是G的最小生成树，Kruskal算法对k+1阶图也适用。 由数学归纳法，Kruskal算法得证。
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