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每周算法练习——最近对问题

一、最近对问题的解释     看到算法书上有最近对的问题,简单来讲最近对问题要求出一个包含 ? 个点的集合中距离最近的两个点。 二、最近对问题的蛮力解法     蛮力法是最直接的方法,就是求解任意两个点之间的距离,返回坐标和最小的距离 Java代码实现 package org.algorithm.closestpair; /* double result[] = Util.closestPair(p, length); System.out.println("最近对为:"); System.out.println 三、最近对问题的分治解法     分治的思想是将一个问题划分成几个独立的子问题,分别对子问题的求解,最终将子问题的解组合成原始问题的解。 在最近对问题中,首先通过一维坐标将整个空间分成坐标点个数相同的两个区间,如下图: ?

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《图解算法》第10章 K最近算法

来看看离它最近的三个邻居 ? 在这三个邻居中,橙子比柚子多,因此这个水果很可能是橙子。你刚才就是使用K最近邻(k-nearest neighbours,KNN)算法进行了分类! ?

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    每周算法练习——最近对问题

    一、最近对问题的解释     看到算法书上有最近对的问题,简单来讲最近对问题要求出一个包含 ? 个点的集合中距离最近的两个点。 二、最近对问题的蛮力解法     蛮力法是最直接的方法,就是求解任意两个点之间的距离,返回坐标和最小的距离 Java代码实现 package org.algorithm.closestpair; /* double result[] = Util.closestPair(p, length); System.out.println("最近对为:"); System.out.println 三、最近对问题的分治解法     分治的思想是将一个问题划分成几个独立的子问题,分别对子问题的求解,最终将子问题的解组合成原始问题的解。 在最近对问题中,首先通过一维坐标将整个空间分成坐标点个数相同的两个区间,如下图: ?

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    算法模板——LCA(最近公共祖先)

    所以以1为根节点DFS建树,然后通过求两点的LCA的方式,先求得最近公共祖先,然后再通过深度来求出两点距离 1 type 2 point=^node; 3 node=record

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    KNN最近算法及其Python实现

    k-NN是一种基本的分类和回归方法,用于分类时,算法思路较简单:通过计算不同特征之间的距离方法来得到最近的k个训练实例,根据k个实例的类别采用多数表决等方式进行预测。 一、算法分析 输入:训练集和类别的数据集表示为如下: T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)} 其中,输出:实例x所属的类y。 ? 是实例的类别。 k=1的情况被称为最近算法。如果选择较大k值,相当于用较大领域中的训练实例进行预测,此时容易出现一些较远的训练实例(不相似的)也会对预测起作用,k值得增大就意味着整体模型变简单了。 三、算法实现 算法步骤: step.1---初始化距离为最大值 step.2---计算未知样本和每个训练样本的距离dist step.3---得到目前K个最临近样本中的最大距离maxdist step.4 ---如果dist小于maxdist,则将该训练样本作为K-最近邻样本 step.5---重复步骤2、3、4,直到未知样本和所有训练样本的距离都算完 step.6---统计K-最近邻样本中每个类标号出现的次数

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    离线Tarjan算法-最近公共祖先问题

    转载自Tarjan算法 LCA问题(Least Common Ancestors,最近公共祖先问题),是指给定一棵有根树T,给出若干个查询LCA(u, v)(通常查询数量较大),每次求树T中两个顶点u和 LCA问题有很多解法:线段树、Tarjan算法、跳表、RMQ与LCA互相转化等。本文主要讲解Tarjan算法的原理及详细实现。 一 LCA问题 LCA问题的一般形式:给定一棵有根树,给出若干个查询,每个查询要求指定节点u和v的最近公共祖先。 LCA问题有两类解决思路: 在线算法,每次读入一个查询,处理这个查询,给出答案。 离线算法,一次性读入所有查询,统一进行处理,给出所有答案。 一个LCA的例子如下。比如节点1和6的LCA为0。 二 算法思路 Tarjan算法是离线算法,基于后序DFS(深度优先搜索)和并查集。 :1 5和4的最近公共祖先为:1 5和7的最近公共祖先为:5 1和4的最近公共祖先为:1 6和1的最近公共祖先为:0 3和4的最近公共祖先为:0 0和5的最近公共祖先为:0 */ }

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    如何选择最佳的最近算法

    介绍一种通过数据驱动的方法,在自定义数据集上选择最快,最准确的ANN算法 ? 人工神经网络背景 KNN是我们最常见的聚类算法,但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类算法,例如 一种称为HNSW的ANN算法与sklearn的KNN相比,具有380倍的速度,同时提供了 为了测试更多的算法,我们整理了几种ANN算法,例如 Spotify’s ANNOY Google’s ScaNN Facebook’s Faiss HNSW(Hierarchical Navigable Small World graphs) 一些其他算法 作为数据科学家,我我们这里将制定一个数据驱动型决策来决定那种算法适合我们的数据。 在此数据集上,scann算法在任何给定的Recall中具有最高的每秒查询数,因此在该数据集上具有最佳的算法。 ? 总流程 这些是在自定义数据集上运行ann-benchmarks代码的步骤。

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    机器学习(一):k最近邻(kNN)算法

    一、概述 kNN算法,即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法,是最简单的机器学习算法,没有之一。 KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 ? 由此也说明了KNN算法的结果很大程度取决于K的选择。 在kNN中,计算对象之间的距离通常使用欧氏距离。 二、python函数准备 在用python编写kNN算法之前,有一些数值相关的python函数需要了解一下。 最终,返回targetLabel = ’A’ 五、Github代码下载地址 kNN算法Github下载

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    K最近算法(KNN)介绍及实现

    KNN,即K nearest neighbor,K近邻算法。KNN的思想非常简单,所需的数学知识较少。

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    python k近邻算法_python中的k最近邻居算法示例

    参考链接: K最近邻居的Python实现 python k近邻算法       K最近邻居(KNN) (K-Nearest Neighbors (KNN))       KNN is a supervised 为了理解KNN分类算法,通常最好通过示例来展示。 本教程将演示如何在遇到自己的分类问题的情况下在Python中使用KNN。 与其他机器学习算法不同,我们在执行训练测试拆分之前,对所有训练数据进行拟合和转换。         KNN对异常值也很敏感,因为异常值会对最近的点产生影响。 此外,它们不适用于高维数据集,并且分类特征不能很好地工作。 由于模型需要存储所有这些数据点以便确定它们之间的距离,因此KNN算法在处理更多数据时会变慢。

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    【机器学习】kNN-最近邻居算法(附源码)

    算法介绍: kNN (k-Nearest Neighbour) 算法是一种用于分类和回归的非参数的方法,可以用目标点周围所观察到的数据得平均值来预测出目标点 x 的值。 本文将会介绍kNN的回归和分类算法,交叉验证和kNN算法的缺点。 1)kNN回归: ? 其中N{k}(x)是训练样本中离目标x最近的k个样本。 根据以上公式,我们可以看出在预测y的值时,kNN算法是求在训练样本中离x周围最近的k个样本所对应y值们的平均值。 以R语言为例,我们需要安装“kknn”包,简单的1NN例子如下: ? 如上图所示,在预测左图中小黑点的分类时,我们在k为半径的一个圆中发现蓝色点的数量大于橙色点的数量,根据kNN算法,我们把目标点归为蓝色点类。

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    算法系列:视频播放器性能

    但是,如果α增加,则对最近测量的依赖将减少,而对先前测量的依赖将增加。为什么会这样呢?Hesse指出,客户端缓冲区可能能够吸收带宽的某些间歇性,而不需要切换到其他ABR段带宽速率。 他们认为,目前对有相关算法的现代视频播放器理解甚少,所以算法在决定下一个HTTP传输的片段时没有得到适当应用。 它衡量了各种在线平台上播放器ABR视频流算法的实际使用情况。 在调整播放器性能方面还有更多的算法工作要做吗? 许多针对ABR内容的播放器调度算法通常分为两类:基于吞吐量和基于缓冲区。他们认为,更好的模型是一种混合算法,该算法使用“吞吐量预测和缓冲区级别,以试图利用两者的优势”。

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    一个随机播放算法

    *

    * 适用于音乐随机播放等 * GitHub: https://github.com/XunMengWinter *

    * latest edited date: 2016 mOriginWeightList.remove(index); mCurrentWeightList.remove(index); } /*执行随机算法

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    K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法

    概述 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法。 它没有训练的过程,它的学习阶段仅仅是把样本保存起来,等收到测试集之后再进行处理,属于“懒惰学习”。 反之,在训练阶段就对样本进行学习的算法属于“急切学习”。 它本质上是衡量样本之间的相似度。 个点,确定K个点的所在类别的出现频率,频率最高的类别作为当前点的label 计算步骤 计算步骤如下: 算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离 找邻居:对训练集的每个对象根据距离排序,选取最近的 计算量较大 因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离,才能求得它的K个最近邻点。 改善方法:事先对已知样本点进行剪辑,事先去除对分类作用不大的样本。 该方法比较适用于样本容量比较大的类域的分类,而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。 k值设定为多大?

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    分类算法实例五:用KD Tree查找最近

    minkowski(闵可夫斯基);当参数p为2的时候,其实就是欧几里得距离 p 给定minkowski距离中的p值 2、KD Tree介绍 (1)KD Tree的适用场景 KD Tree是密度聚类(DBSCAN)算法中计算样本和核心对象之间距离来获取最近邻以及 KNN算法中用于计算最近邻的快速、便捷构建方式。 当样本数据量少的时候,我们可以使用brute这种暴力的方式进行求解最近邻,即计算到所有样本的距离。 以目标点为圆心,以目标点到叶子节点样本实例的距离为半径,得到一个超球体,最近邻的点一定在这个超球体内部。 如果不相交那就简单了,我们直接返回父节点的父节点,在另一个子树继续搜索最近邻。当回溯到根节点时,算法结束,此时保存的最近邻节点就是最终的最近邻。 ?

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    最近面试碰到的两道算法题|面试相关

    最近阿里的一道面试题,其实基于多层博弈论,我想我刷过这题,我知道如何偷鸡的。我以为我在第二层,没想到我只在第一层。 第一层 于大顶堆的方式的方式筛选出数组内最大的k个数。 ? 堆的另外一个特性就是会重排序,参考堆排序算法。 当然你让我现场手写写我肯定是忘了,但是一个开发是可以偷鸡的呀,我们可以直接用优先级队列PriorityQueue的内部实现就是大顶堆。

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    计算几何 平面最近点对 nlogn分治算法 求平面中距离最近的两点

    平面最近点对,即平面中距离最近的两点 分治算法: int SOLVE(int left,int right)//求解点集中区间[left,right]中的最近点对 { double ans 当前集合中的最近点对,点对的两点同属于集合[left,mid]或同属于集合[mid,right] 则ans = min(集合1中所有点的最近距离, 集合2中所有点的最近距离 最后就能得到该区间的最近点对。 ans = min( ans, distance(temp[i], temp[j]) ); } 5) return ans; } 算法的时间复杂度 由鸽巢原理,代码中第四步的枚举实际上最多只会枚举6个点,效率极高(一种蒟蒻的证明请看下方的评论) 本算法时间复杂度为O(n log n) 代码: #include <stdio.h

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    一个随机播放算法II

    一个随机播放算法 Idea:? 音乐时光? 骑着车,戴着耳机,播放列表里有几首歌。 突然,很想听《且听风吟》,但是不想掏出手机,于是一路双击耳机播放键切歌。 添加一个item至尾部,并为其赋值初始比重 mRandomPicker.add(2); 源码 GitHub: XunMengWinter/RandomPicker 下面贴出关键代码: /*执行随机算法

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    图像搜索|高维空间最近邻逼近搜索算法

    这里就面临这样的一个问题: 特征向量一般都是高维,使用暴力算法计算相似度的话会非常耗时,满足不了实际应用场景; 没有等你算完,使用者的心就哇凉哇凉的,没有耐心等待的,而使用淘宝拍立淘的时候,响应速度非常快 ANN 一看到ANN,第一反应应该是人工神经网络,这里是Approximate Nearest Neighbor,近似邻居算法。 关于这方面的算法有很多,比如Annoy, scikit-learn ,hnswlib, nmslib等等。 : 详细参数 关于参数的设置可以见 https://github.com/nmslib/nmslib/blob/master/python_bindings/parameters.md 参考 高维空间最近邻逼近搜索算法评测

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    基于 mlr 包的 K 最近算法介绍与实践(上)

    本期将先从常用的 k 近邻算法 出发! 1. k 近邻算法简介 k 近邻 (k-Nearest Neighbor,KNN)[2]算法,是一个理论上比较成熟的分类算法,也是最简单的 机器学习算法 之一。 该方法的思路是:在特征空间中,如果一个样本附近的 k 个最近 (即特征空间中最邻近) 样本的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 KNN 算法基本要素 KNN 算法中,所选择的邻近实例都是已经正确分类的对象,该算法只依赖于最邻近的一个或者几个实例的类别来决定待分样本所属的类别,分类器不需要使用训练集进行训练,训练时间复杂度为 0, k 值的选择、距离度量和分类决策规则是该算法的三个基本要素: 2.1 k 值的选择 易知,k 值的选择会对算法的结果产生重大影响。 第二个参数 par.vals 表示参数值,用来指定希望算法使用的 k 个最近邻的数量。

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