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...对于temp中的点，枚举求所有点中距离最近两点的距离，然后与ans比较即可。...于是我们可以对temp以y为唯一关键字从小到大排序,进行枚举, 更新ans,然后在枚举时判断：一旦枚举到的点与p点y值之差大于ans，停止枚举。最后就能得到该区间的最近点对。...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
mindis的点纳入数组 int number = 0; Merge(l, r); //对点进行合并操作，之后的数组已是按y值排好的数组 for(i = l; i <= r; i++){...middlex-mindis,middlex+mindis]之间 temp[number++] = px[i]; } } double tempdis; //遍历中间数组，每个点最多遍历其他点...MergeMethod(PointsX, 0, n - 1, minPoint1, minPoint2); //调用分治法 if(dis == MAX_DISTANCE){ cout<<"不存在最近点对..."<<endl; }else{ cout<<"最近点对为："<<endl; cout<<"("<<minPoint1.x<<","<<minPoint1.y<<")"<<endl; cout...<<"("<<minPoint2.x<<","<<minPoint2.y<<")"<<endl; cout<<"最近距离为："<<dis<<endl; } return 0; }
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29435406 最近一次更新 17-09-22 15:00 （按中国时间计）。...Hinton 以“深度学习之父” 和 “神经网络先驱” 闻名于世，其对深度学习及神经网络的诸多核心算法和结构（包括“深度学习”这个名称本身，反向传播算法，受限玻尔兹曼机，深度置信网络，对比散度算法，ReLU
现在 NN 为人所诟病的方面之一就是很难解决逻辑问题，以及因果推断相关的问题（不过最近有些进步，比如在视觉问答 VQA 方面） ?...好了，现在除了各种小修小改（残差网络，Adam 优化器，ReLU，Batchnorm，Dropout，GRU，和稍微创意点的 GAN），神经网络训练主流算法又回到了 30 年前（那个时候 CNN，LSTM...Hinton 最近抓住了 NN 中最成功的 CNN 批判了一番，又重新提出了 Capsule 结构。...当今很多算法都模仿这一点，标注出人脸的关键结构，成功率很高。...这些应该在最近被 NIPS 接受的关于 Capsules 论文 Dynamic Routing between Capsules（尚未发表）https://research.google.com/pubs
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。...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)。 ...下面，通过这个算法，我们就可以写出一份代码来： /** * Find closest distance in N points.
现在 NN 为人所诟病的方面之一就是很难解决逻辑问题，以及因果推断相关的问题（不过最近有些进步，比如在视觉问答 VQA 方面） ?...好了，现在除了各种小修小改（残差网络，Adam 优化器，ReLU，Batchnorm，Dropout，GRU，和稍微创意点的 GAN），神经网络训练主流算法又回到了 30 年前（那个时候 CNN，LSTM...Hinton 最近抓住了 NN 中最成功的 CNN 批判了一番，又重新提出了 Capsule 结构。...当今很多算法都模仿这一点，标注出人脸的关键结构，成功率很高。...这些应该在最近被 NIPS 接受的关于 Capsules 论文 Dynamic Routing between Capsules（尚未发表）http://t.cn/R0xvImo中可以看到。
今天我们来学习平面几何算法，求点到直线和圆的最近点。 这个方法还挺常用的。 比如精细的图形拾取（尤其是一些没有填充只有描边的图形）。如果光标点到最近点的距离小于某个阈值，计算图形就算被选中。...还比如图形编辑器的实体吸附、极轴还有正交，当点靠近某条直线时，绘制点会吸附到这条直线的最近点上。 求最近点，起名通常为 getClosestPoint（最近点），或者 project（投影）。...在介绍投影算法之前，我们先学习一个前置知识点：线性插值。...线性插值在数学、计算机图形学领域被广泛使用，比如贝塞尔曲线，线性贝塞尔曲线就是线性插值，还有就是本文后面会讲的最近点算法。...当然在平面几何上就会表现为超出线段的范围，但它仍然符合它是在一条直线上的特征，如下图： 点到直线的最近点 已知直线的两点 p0、p1 组成的直线上，距离点 p 最近的最近点。
具体参见： KMP算法详解 背景： KMP算法之所以叫做KMP算法是因为这个算法是由三个人共同提出来的，就取三个人名字的首字母作为该算法的名字。...其实KMP算法与BF算法的区别就在于KMP算法巧妙的消除了指针i的回溯问题，只需确定下次匹配j的位置即可，使得问题的复杂度由O(mn)下降到O(m+n)。...KMP算法的思想就是：在匹配过程称，若发生不匹配的情况，如果next[j]>=0，则目标串的指针i不变，将模式串的指针j移动到next[j]的位置继续进行匹配；若next[j]=-1，则将i右移1位，并将...在KMP算法中，为了确定在匹配不成功时，下次匹配时j的位置，引入了next[]数组，next[j]的值表示P[0...j-1]中最长后缀的长度等于相同字符序列的前缀。...15 } 16 } 17 18 return next ; 19 } 通过next采用KMP算法判断是否匹配的代码如下
这是学习笔记的第 2243 篇文章 读完需要9分钟 速读仅需7分钟 记得差不多在10年前，领导的领导和我聊天，当时说到了职业发展的天花板，他讲了三点，我记得最清楚的是最后一个，那就是“悟”，记得当时领导说...我来举两个最近的例子。
Python中的最近公共祖先（Lowest Common Ancestor，LCA）算法详解 最近公共祖先（Lowest Common Ancestor，LCA）是二叉树中两个节点的最低共同祖先节点。...在本文中，我们将深入讨论最近公共祖先问题以及如何通过递归算法来解决。我们将提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。...最近公共祖先问题 给定一个二叉树和两个节点p、q，找到这两个节点的最近公共祖先。 递归算法求解最近公共祖先 递归算法是求解最近公共祖先问题的一种常见方法。...{}".format(p.val, q.val, lca.val)) 输出结果： 节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 这表示在给定的二叉树中，节点5和节点1的最近公共祖先是节点3。...递归算法在解决最近公共祖先问题时具有简洁而高效的特性。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。
【导读】本文全面介绍了深度学习的来龙去脉以及Hinton最近提出的Capsule计划。希望做物理的、做数学的、做生物的、做化学的、做计算机、包括做科幻的都能看的很开心。...现在 NN 为人所诟病的方面之一就是很难解决逻辑问题，以及因果推断相关的问题（不过最近有些进步，比如在视觉问答 VQA 方面） ?...好了，现在除了各种小修小改（残差网络，Adam 优化器，ReLU，Batchnorm，Dropout，GRU，和稍微创意点的 GAN），神经网络训练主流算法又回到了 30 年前（那个时候 CNN，LSTM...Hinton 最近抓住了 NN 中最成功的 CNN 批判了一番，又重新提出了 Capsule 结构。...当今很多算法都模仿这一点，标注出人脸的关键结构，成功率很高。
本期题目：最近的点 题目 同一个数轴 x 有两个点的集合A={A1,A2,...,Am}和 B={B1,B2,......已经按照从小到大排好序，A、B均不为空 给定一个距离R正整数，列出同时满足如下条件的 (A(i),B(j))数对 A(i)<=B(j) A(i),B(j)之间距离小于等于 R 在满足1，2的情况下每个A(i)只需输出距离最近的...一般来说，华为 OD 机试包含多个环节，如笔试、编程题、算法设计等，可以全面评估应聘者的专业知识和技能水平。 在华为 OD 机试中，笔试环节是最为基础和重要的部分，主要考核应聘者的理论知识和基本能力。...笔试内容涉及计算机网络、数据结构与算法、操作系统等多个方面，需要应聘者有扎实的理论基础和较强的逻辑思维能力。 在华为 OD 机试中，编程题也是一个非常重要的环节。
冒泡排序（Bubble sort）是最经典的排序算法 一、算法描述 他的排序思想是这样的，依次比较相邻的数据，将小数据放在前，大数据放在后；即第一趟先比较第1个和第2个数，大数在后，小数在前，再比较第2...二、算法实现 下面进行代码： #include void bubble(int arr[], int n){ int i; int temp; for (i=0; i<n-...5,9,3,6,1,4}; int i; bubbleSort(arr,6); for (i=0; i<6; i++){ printf("%d\n",arr[i]); } } 输出： 三、算法分析
快速排序（Quick Sort）采用了分治（Divide and Conquer）和递归（Recursion）的思想 一、算法描述 选定Pivot中心轴； 将大于Pivot的数字放在Pivot的右边...三、算法实现 import java.util.Arrays; public class quicksort { public static void main(String[] args) {...对基准左侧的集合重复操作 sort(arr,low,L-1); //对基准右侧的集合重复操作 sort(arr,L+1,high); } } 输出： 四、算法分析...稳定性：快速排序无法保证相等的元素的相对位置不变，因此它是不稳定的排序算法 五、适用场景 一般应用中，比其他排序快得多，适用于数组长度比较大的情况，对于小数组，快速排序比插入排序慢。
希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种，它是针对直接插入排序算法的改进。该方法又称缩小增量排序，因DL．Shell于1959年提出而得名。...一、算法描述 希尔排序的思想是采用插入排序的方法，先让数组中任意间隔为 gap 的元素有序，刚开始 gap 的大小可以是 gap = n / 2,接着让 gap = (n / 2) / 2，让 h 一直缩小...三、算法实现 #include using namespace std; int main(){ int n; cin >> n; int arr[n]; for (...arr[p] = value; } } for (int i=0; i<n; i++) cout << arr[i] << ' '; return 0; } 输出： 四、算法分析
选择排序（Selection Sort） 一、算法描述 在一个长度为 N 的无序数组中，第一次遍历 n 个数找到最大的和最后一个数交换。...最后排序为 [1 2 3 4 7 9] 二、算法实现 #include int findMaxPos(int arr[], int n){ int max = arr[0];...4,9,3,1,7,2}; selectionSort(arr,6); for(int i=0; i<6; i++){ printf("%d\n",arr[i]); } } 输出 三、算法分析...平均时间复杂度：O(n2) 空间复杂度：O(1) 稳定性：不稳定（例如序列9 8 5 2 5，我们知道第一遍选择第1个元素9会和5交换，那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法
K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。...什么是K最近邻算法？ K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，其核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即最近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。...选择最近邻：选取与测试样本距离最近的k个训练样本。 进行分类（或回归）：对于分类问题，通过投票机制确定测试样本的类别；对于回归问题，通过求取k个最近邻样本的平均值确定测试样本的输出。...选择最近邻：选取与测试样本距离最近的k个训练样本。 进行分类（或回归）：对于分类问题，采用多数表决法确定测试样本的类别；对于回归问题，采用平均值确定测试样本的输出。...y_train) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred_regression) print("Mean Squared Error:", mse) 总结 K最近邻算法是一种简单而强大的监督学习算法
分类：知识点，JavaScript 难度：★ 一个网页由三层组成（html 结构，js 行为，css 表现），一切的东西其实都建立在html上，html里面的dom提供了一些事件，然后通过js封装，我们可以用
蛮力法 算法思想 蛮力法，顾名思义，即穷举所有点与点之间的距离，两层循环暴力找出最近点对。算法执行可视化如图1所示，word文档GIF静态显示，附件已含动图。...表1 分析： 由实验结果可知，蛮力法的实验值与理论值基本一致，算法的时间复杂度确实为O(n2)，确实很慢。...分治法 算法思想 先对点进行预处理按横坐标排序，然后每次将点均分成左右两个子集，最短距离的两个点要么都在左子集，要么都在右子集，要么一个点在左子集中，一个点在右子集中，对于前面两种情况，问题变成递归寻找子集的最短距离...，算法执行可视化如图3所示，word文档GIF静态显示，附件已含动图。...图4 如果存在最短距离，那么一定是一边一个点，所以我们需要将两边点的距离算一下，实际上，我们需要对于一边的点，我们需要计算距离的点最多不超过4个，因为同一边的点与点之间的距离肯定大于等于minDistance
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。这里会使用到欧式距离的求法： ? 以上是二维的情况，这其实和相似性的计算是类似的，所以便想去实现这样的一个问题。...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; /*...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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