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  • 原 初学算法-分治法求平面上最近点对(Cl

        本来这个算法在笔者电脑里无人问津过一段时间了,但今天正好做HDU 1007见到了这个问题,今天就来把代码分享出来吧!    那么最短距离一定在左半部分、右半部分、跨越左右的点对中的一个。      那么你可能会有疑问了:本来最近点对也一定在这三个区域内,这不还是相当于什么都没干吗?     还真不是。我们可以假设通过递归得到了左边最小距离为d1,右边最小距离为d2,令δ = min(d1,d2)     如图所示,如果跨越左右的点对可能是最短距离,那么它也必然比δ小。另外,可以证明对于每个矩形区域,最多尝试8个点对一定能找到最短距离(算法导论第33.4节有详细的证明,这里不再赘述)。    加上排序一次的时间O(nlogn),因此整个算法的运行时间T(n) = T(n)+O(nlogn) = O(nlogn)。    
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    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。抽象出来就是求解任意两个点之间的距离,返回距离最小的点的坐标,以及最小距离。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; ** * 蛮力法是最显然的方法for (int i = 0; i < length; i++) { System.out.println(i + t + p.getX() + t + p.getY()); } 计算出最近对 double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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  • 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。抽象出来就是求解任意两个点之间的距离,返回距离最小的点的坐标,以及最小距离。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; ** * 蛮力法是最显然的方法三、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:?,此时,取中间的部分,因为在我们将坐标点分开的过程中,中间的点对可能距离比区域?和?上的最小值还要小,?。最终返回所有可能解的最小值。
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  • 消息队列 CKafka

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  • KNN最近邻算法及其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。(1) 根据给定的距离度量,在训练集T中找出与x最邻近的k个点。(2) 对k个点根据分类决策规则(如多数表决)决定x的类别y:?I是指示函数,即当时yi=cj时I为1,否则为0。直观表达如下图:?k值的选择:k值的选择对于k-NN的结果有重大影响,如果选择较小的k值,相当于用较小的领域中的训练实例进行预测,此时预测结果对近邻的实例点非常敏感,如果实例点恰巧是噪声,预测就会出错,也就是说,k值越小k=1的情况被称为最近邻算法。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。四、算法优化实现k-NN近邻时,主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速搜索,这点对于维数大及训练数据容量大的特征空间尤为重要,k-NN最简单的实现方法是线性扫描,即计算每个输入实例和训练实例的距离,训练集很大时
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