# 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...[i][j]); } printf("\n"); } } for(i=0;i<N;i++)//找出各点到聚类中心距离的最小值
Levenshtein distance，中文名为最小编辑距离，其目的是找出两个字符串之间需要改动多少个字符后变成一致。...该算法使用了动态规划的算法策略，该问题具备最优子结构，最小编辑距离包含子最小编辑距离，有下列的公式。 ?...1,j]+1代表字符串s2插入一个字母，d[i,j-1]+1代表字符串s1删除一个字母，然后当xi=yj时，不需要代价，所以和上一步d[i-1,j-1]代价相同，否则+1，接着d[i,j]是以上三者中最小的一项...算法实现（Python）： 假设两个字符串分别为s1，s2，其长度分别为m，n，首先申请一个（m+1）*（n+1）大小的矩阵，然后将第一行和第一列初始化，d[i,0]=i，d[0,j]=j，接着就按照公式求出矩阵中其他元素...，结束后，两个字符串之间的编辑距离就是d[n,m]的值，代码如下： #!
从所有特征中选出与c之间互信息最大的m个特征，就可以得到与c最相关的m个特征。 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。 S很可能包含相关度很大的特征，也就是说特征之间存在冗余。集合S的冗余度如下式所示： ?...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。
fx -> fa 的编辑距离 当 a[i] 不等于 b[j] 时， d[i][j] 等于如下 3 项的最小值： d[i-1][j] + 1（删除 a[i] ）， 比如 fxy -> fab...的编辑距离 = fx -> fab 的编辑距离 + 1 d[i][j-1] + 1（插入 b[j] )， 比如 fxy -> fab 的编辑距离 = fxyb -> fab 的编辑距离 + 1...= fxy -> fa 的编辑距离 + 1 d[i-1][j-1] + 1（将 a[i] 替换为 b[j] ）， 比如 fxy -> fab 的编辑距离 = fxb -> fab 的编辑距离 +...if (j == 0) { return i; } else if (i == 0) { return j; // 算法中 a, b 字符串下标从...} else if (j == 0) { matrix[i][j] = i } else { // 进行最小值分析
# _*_ encoding:utf-8 _*_ """ 最大堆 """ class MaxHeap(object): # def __init__(self): # self.data...self.count += 1 self.shiftup(self.count) def shiftup(self, count): # 将插入的元素放到合适位置，保持最大堆...self.shiftDown(1) return ret def shiftDown(self, count): # 将堆的索引位置元素向下移动到合适位置，保持最大堆...[j-1] = self.data[j-1], self.data[count-1] count = j ---- class MinHeap(object): """最小堆...self.count += 1 self.shiftup(self.count) def shiftup(self, count): # 将插入的元素放到合适位置，保持最小堆
所以不可避免的接触到了博弈论，因为考虑到以后还会有所涉及 (alpha-beta search)，所以写成了一片文章 这里以中国象棋为前提，AI首先需要一个博弈树 (变种的二叉树 ，N叉树)，这是基础，因为下面的算法都是基于这颗树的...不过回过头来想一下你就会发现这种方法更适用于一些棋盘比较小得如上面的#字棋，这样计算机只需要很少的搜索深度，就能选择最佳方案，因此一个设计优秀的#字棋AI基本上你是赢不了的，除非你也有同他那样的穷举能力，那么输赢就要取决于谁先走了 扯远了，回头再谈最大最小...，这显然是一个对立的概念，如果你认为所谓最大最小就是穷举过程中找到的最佳走法和最差走法那你就错了，既然是对立的概念，当然对象是两个人了，这里的最大最小是当前轮到AI走了，AI进行穷举并选着一条对于AI来说最佳对于我来说最差的走法...，但是再考虑一下，机器也是有限的，对于象棋这样棋盘较大的游戏，穷举完博弈树在当前科技下不可能，因此我们的最大最小算法需要一个深度即向前走几步，计算机能在这个指定的比较小的整数能对博弈树进行穷举 接着上面...= val; } } return best; } 另别看depth说得这么轻巧，六层的搜索就接近是二十亿，而十层的搜索就超过两千万亿，所以由此产生了以后会说的alpha-beta搜索算法
本文介绍基于ENVI软件，实现最小距离法、最大似然法与支持向量机三种遥感图像监督分类方法的具体操作，同时进行分类后处理操作，并对不同分类方法结果加以对比分析。...2.2 最小距离法 接下来，我们就开始基于最小距离法的监督分类操作。 ...以上完成了最小距离法、最大似然法与支持向量机三种遥感图像分类方法的具体操作。 3 精度评定 接下来，我们需要对三种不同的遥感影像分类方法进行分类结果的精度评定。 ...关于最小距离法、最大似然法与支持向量机三种遥感图像分类方法各自精度的对比分析，置于本文第5部分讨论。...4 分类后处理 通过前述最小距离法、最大似然法与支持向量机三种分类方法，我们获得了各分类方法得到的直接结果图像。
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。
问题描述 已知一个正整数N，问从1~N中任选出三个数，他们的最小公倍数最大可以为多少。 输入格式 输入一个正整数N。 输出格式 输出一个整数，表示你找到的最小公倍数。
实现功能：输入M,N,S,T；接下来M行输入M条弧的信息（包括起点，终点，流量，单位费用）；实现功能是求出以S为源点，T为汇点的网络最大流的最小费用 其实相当的像Dinic最大流呐= = 还是spfa处理出最短路径...（注意，这次是最短路径，所以时空复杂度将有所提高，害得我都开循环队列了TT），然后顺着最短路径顺藤摸瓜找回去，求出流大小和最小的费用，然后，没有然后了，程序还是一样的好懂么么哒（HansBug:感觉Dinic...算法真心超级喜感，为啥我之前就没发现呢= =，还有鸣谢wnjxyk神犇提供的C++模板么么哒 Wnjxyk：^_^） （本程序为BZOJ1927的AC程序，模板题么么哒,还有其实感觉spfa函数里面每次清空...k then swap(j,k); 89 add(j,k+n,1,l); 90 end; 91 flow:=0;ans:=0; //flow表示最大流...；ans表示最小费用 92 while spfa do calc; 93 writeln(ans); 94 readln; 95 end.
这块主要就是要理解，什么是maxflow，以及节点最后分割的类型是SOURCE还是SINK分别意味着什么 graphcuts算法时间复杂度与其他最大流算法的比较： ?
Python中的树的最大深度和最小深度算法详解 树的最大深度和最小深度是树结构中的两个关键指标，它们分别表示树的从根节点到最深叶子节点的最大路径长度和最小路径长度。...在本文中，我们将深入讨论如何计算树的最大深度和最小深度，并提供Python代码实现。我们将详细说明算法的原理和步骤。 计算树的最大深度 树的最大深度是指从根节点到最深叶子节点的最大路径长度。...和最大深度类似，我们同样可以通过递归遍历树的左右子树来计算树的最小深度。...) print("树的最小深度:", min_depth_value) 输出结果： 树的最大深度: 3 树的最小深度: 2 这表示在给定的二叉树中，最大深度为3，最小深度为2。...通过递归算法，我们能够有效地计算树的最大深度和最小深度。这两个指标在分析树结构时常常被用于评估树的形状和性质。通过理解算法的原理和实现，您将能够更好地处理树结构问题。
二叉堆和完全二叉树的区别之一在于，二叉堆中存储的各结点的键值需要保证堆具有以下性质之一 ·最大堆性质： 结点的键值都小于等于其父结点的键值。 ·最小堆性质： 结点的键值都大于等于其父结点的键值。...满足最大堆性质的二叉堆叫做最大堆，满足最小堆性质的二叉堆叫做最小堆。 最大堆的根结点中存储着最大的元素，最小堆的根结点中存储着最小的元素。...有了上面生成完全二叉树的基础，我们就能根据最大堆的性质来生成最大堆。...由于完全二叉树每一层的结点数量最大是上一层的两倍，所以，我们只需要从结点id为H/2的结点开始，终点是结点id=1的结点，都进行一遍max_Heapify就可以生成最大堆了。...我们只需要把上面的生成最大堆的代码稍加修改，就能改成生成最小堆的代码。
最小-最大堆最小-最大堆的性质是：树中偶数层的每个节点都小于它的所有后代，而树中奇数层的每个节点都大于它的所有后代。...get_min 方法返回堆中的最小元素，get_max 方法返回堆中的最大元素。 insert 方法将一个元素插入到堆中并维护堆属性。 extract_min 方法从堆中移除最小元素并保持堆属性。...extract_max 方法从堆中移除最大元素并保持堆属性。..._heapify_up、_heapify_up_min、_heapify_up_max、_heapify_down_min 和 _heapify_down_max 方法用于维护最小-最大堆属性。..._heapify_up_min 和 _heapify_up_max 由 _heapify_up 调用以维护最小-最大堆属性。
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 。...最小和最大距离都存在于第二个节点和第五个节点之间。 因此，minDistance 和 maxDistance 是 5 - 2 = 3 。
一、参考博客 博客：曼哈顿距离最小生成树与莫队算法 博客：学习总结：最小曼哈顿距离生成树 二、前置知识 1.曼哈顿距离：给定二维平面上的N个点，在两点之间连边的代价。...（即distance(P1,P2) = |x1－x2|+|y1－y2|） 2.曼哈顿距离最小生成树问题求什么？求使所有点连通的最小代价。...3.最小生成树 三、具体实现方式 朴素的算法可以用O(N2)的Prim，或者处理出所有边做Kruskal，但在这里总边数有O(N2)条，所以Kruskal的复杂度变成了O(N2logN)。...证明结论：假设我们以点A为原点建系，考虑在y轴向右45度区域内的任意两点B(x1,y1)和C(x2,y2)，不妨设|AB|≤|AC|（这里的距离为曼哈顿距离），如下图： |AB|=x1+y1，|AC|=...在A的区域内距离A最近的点也即满足条件的点中x+y最小的点。因此我们可以将所有点按x坐标排序，再按y-x离散，用线段树或者树状数组维护大于当前点的y-x的最小的x+y对应的点。
问题描述 已知一个正整数N，问从1~N中任选出三个数，他们的最小公倍数最大可以为多少。 输入格式 输入一个正整数N。 输出格式 输出一个整数，表示你找到的最小公倍数。...算法分析 如果 n <= 2, 那么最小公倍数为 n 如果 n 是奇数，那么最小公倍数的最大值为末尾的三个数相乘 如果是偶数的话，如果同时出现两个偶数肯定会不能构成最大值了，因为会被除以2分两种情况：...如果 n 是偶数且不是三的倍数， 比如8，那么跳过n-2这个数而选择 8 7 5 能保证不会最小公倍数被除以2所以最小公倍数的最大值为n * (n – 1) * (n – 3) 如果 n 是偶数且为三的倍数...，比如6，如果还像上面那样选择的话，6和3相差3会被约去一个3，又不能构成最大值了。...那么最小公倍数的最大值为(n – 1) * (n – 2) * (n – 3) C++算法 #include "iostream" #include "algorithm" using namespace
min-width,min-height,max-with,max-height等属性 这里以min-width和,max-width为例min-height和max-height类似 从属性名可以看出最小宽度...,最大宽度,从名字看出这是一个限制尺寸的内容 确实如此,这个属性结合width和height以百分比为例最好,反正我是这样用的,我先把自己的代码贴一下 ...--最大最小宽度表面某个区域受到上限和下限--> 我是一个色块区域 看一下上述的代码,width和height使用了占用浏览器的百分比,当浏览器的可视区域变大时候...,实际元素的尺寸随之增大,但是min-width起到了一个很好的最小宽度现在,max-width则限制最大的宽度尺寸,达到该上限元素的区域则不发生改变!
最大距离 族间距离 中心点距离 族间距离 平均距离 基于层次聚类 ( 聚合层次聚类 ) 步骤 基于层次聚类 ( 聚合层次聚类 ) 算法终止条件 族半径 计算公式 基于层次聚类总结 基于层次的聚类方法..., 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...; ⑥ 样本个数 : n_i 是 C_i 聚类的样本个数 , n_j 是 C_j 聚类的样本个数 ; 族间距离 最小距离 ---- C_i \,, C_j 族间距离 最小距离 公式...C_i 聚类中的任意样本 ; q 是属于 C_j 聚类中的任意样本 ; 总结 : 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..., 称为 原子聚类 ; ③ 步骤二 : 计算所有 聚类 之间的距离 ; 可以采用 最小距离 , 最大距离 , 中心点距离 , 平均距离 中的一个 ; ④ 步骤三 : 将距离最近的两个 聚类分组 合并
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