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...当前集合最近点对中的两点分属于不同集合：[left,mid]和[mid,right] 则需要对两个集合进行合并，找出是否存在p∈[left,mid],q∈[mid,right...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。...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
值，用于后面判断和存储中间区域的点 double mindis1 = MergeMethod(px, l, mid, c, d); //求左边部分的最短点距 double mindis2 =...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++){...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; }
标签错误 错误log: RuntimeError: cuda runtime error (59) :device-side assert triggered 一般是标签出错，检查两点： 标签中是否有...-1 标签个数和分类的个数是否匹配（检查模型最后的分类个数） Shell脚本dos2unix Shell脚本出现$'\r': command not found 这是因为脚本文件可能在window弄过，...有window下的空行，把他转换成unix格式的就行。
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。...线性插值 我们只用两个点就表示一段线段，这是因为可以基于这两个点，通过不断 插值 的方式得到所有中间点，将这些点绘制出来，线段也就绘制出来了。 你可以联想一下 flash 动画的补间动画。...假设有两个点 p0 和 p1，求在 p0 和 p1 线段上的点 p。...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。...然后可能还有其他图形的最近点，比如圆弧（有两种表示），只要再加多一个判断是否在圆弧上的逻辑。此外还有贝塞尔曲线等等，后面会写新的文章。 这里介绍两个复杂曲线求最近点的库。
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,......R 在满足1，2的情况下每个A(i)只需输出距离最近的B(j) 输出结果按A(i)从小到大排序 输入 第一行三个正整数m n R 第二行m个正整数 表示集合A 第三行n个正整数 表示集合B 输入限制 ...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。...编程题往往需要应聘者在规定时间内完成一定难度的编程任务，要求应聘者具备熟练的编码能力和较高的解决问题的能力，同时还要保证代码的质量和可读性。
这是学习笔记的第 2430篇文章 最近一段时间解决了两个持续了多年的问题，想起来感觉自己还是挺蠢的。 ....pst文件，显然直接打开是不可行的，提示最大的文件只有100多兆，所以看起来简单的事情，我拖了差不多有5年，每每想起来就有一种无力感。...说出来都感觉丢人，最近一段时间，这股劲头上来，想把这个事情弄出个结果，于是我耐着性子看了一些网页的说明，直到我看到这样一张图。 ...刚好最近要给新同事做一些练习，这个事情就重新提了出来，本来是要锻炼新同事的，为了给新同事讲明白，我抽时间认真看了下脚本，很快就理清了思路，刚好借着早晨1个小时的时间就把脚本改造成了我理想中的通用模式。...所以人的主观能动性和做成事情的认知是一件很微妙的感觉，从这个维度来看，说是细节决定成败一点都不为过。
然后，我们就可以把这些点按照x轴的坐标分为左半部分和右半部分。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。...而在以l为中心、最大距离为2δ的区域中，最多有O(n)个如图所示的矩形。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)。
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...这些年总是会无意中想起，尤其是在这些年，会不由得驱动自己去做一些思考，反而关注的东西也会比较杂，这些东西发酵一段时间，还真能产生出一些有趣的东西。 我来举两个最近的例子。...第一个是关于技术方向的实现，从设计层面我觉得做了一个比较灵活适配的模型，而且顺着这个思路走，能够做出一个蛮有意思的元数据状态机，可以对数据库的拓扑结构进行灵活管理的，想想就来劲，但是在设计到细节的时候碰到了一些问题...，清晰的计划而且得能够在现有的基础上去很好的适配，风险评估了吗，额外的成本评估了吗，哪些事情是前期需要打好前站的，这些其实现在想想都没有完全想好，就是单纯的想要做，所以我觉得顺着这个思路，确实也需要做一些改变...，毕竟大家的意识和认知是一件很难的事情，如果我能够想明白，那么去做这件事情，本身需要的就是本心，如果你愿意去做，那么你会想到相关的路径的。
最近由于在技改，发生了不少问题，前文中说的缓存穿透只是其中之一，想了想，虽然都是比较简单的问题，但是应该实际中还是有不少人碰到过，这些问题看似很简单，但是你绝对应该踩过。...不久前，由于线上RPC框架切换，我们就发生了一点小问题。 本来，线上的接口是这样定义的： ? 然后，接口查询中使用到了一个枚举类型，根据id获取枚举值，只不过这里使用的是==号来判断。 ?...调用方的写法： ? 本来，这个代码在线上跑了两年了，一点问题没有，怎么就突然不行了呢？ 但是，切换框架之后，这个接口报错了，当时我也看了这个地方半天，猜测是这里的问题，但是想了想貌似又不应该啊。...但是，新的框架使用的是new Byte()，所以这个老代码就永远无法通过了，因为这是一个新的对象。 看看这个测试的结果。 ?...在Linux中，一个文件在文件系统中存放包含两个部分： 指针部分：指针位于文件系统的meta-data中，在将数据删除后，这个指针就从meta-data中清除了。 数据部分：而数据部分存储在磁盘中。
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...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。...下图是通过使用距离度量在glove-100 数据集上运行ANN基准而得到的图形。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。 ?...从该图中可以看出，通过在任意给定的Recall上每秒提供更高的查询，诸如NGT-onng，hnsw（nmslib），n2，hnswlib，SW-graph（nmslib）之类的算法明显优于其余算法。
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。
嗯，祝大家中秋节快乐~多吃月饼、多吃螃蟹...嗯，最近小编一直在做宏的测试，经过几天的宏的测试，发现了一些平时不曾注意的一些问题~感觉还是很有意思的... 这个点有没有问题......基本上就这样一个过程...最近测试过程中，发现一个比较有趣的问题，那就宏变量解析时候的那个点，居然出错了...下面小编就上一个截图....与对应的Log ? 这个！...双编程也难避开的雷......作为一个SAS程序员，ODS输出RTF如同吃饭一样，天天需要做的一件事，在使用ods输出RTF的时候，我们经常会使用ods escapechar=这个语句，那么一般你让escapechar=后面等于的是啥呢...有没有发现...血小板的的参考值的单位看起来有一点怪怪的...没错！单位肯定不可能是x10/L,数据集里的单位肯定是x10^9/L！！！
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。...KNN的实现步骤 计算距离：对于每个测试样本，计算其与所有训练样本的距离。 选择最近邻：选取与测试样本距离最近的k个训练样本。...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
小记最近踩得两个C++坑 记一下最近踩得两个C++独有的暗坑，其中一个和ABI相关。第二个坑其实之前研究过，但是没有实例，这次算是碰到了个典型的实例。...,执行了茫茫多操作以后,间接调用了outter_map.erase([上一层函数用到的a]) obj_ptr->xxx; // 这里崩溃了，因为智能指针常量不再有效 } 如果这两个函数分散在两个模块里...坑二：Linux环境下共享静态库的问题 这个问题之前就提及过《C++又一坑:动态链接库中的全局变量》现在则是碰到了更有代表性的实例。 我们的程序框架和逻辑模块的关系是。...那么问题就来了，两个模块都使用了protobuf并且都是静态链接，而protobuf里的协议描述信息又是全局的（我们这里体现在了google::protobuf::FileDescriptorTables...并且次执行构造函数的this指针地址一样，成员（特别是STL）的构造数据地址不一样。 这些导致少量的内存泄露都还是其次，最重要的问题是，在析构的时候，dlclose会进行析构的内存回收，主框架也会。
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...图3 而对于跨越中间线的情况，由左右两个子集可以算出一个目前最短距离minDistance，然后将距离中间点的距离小于minDistance的点找出来，如图4所示。...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; /*...如何将原始问题划分成子问题成为分治的关键。 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： ?...double y) { this.y = y; } } 工具类： package org.algorithm.closestpair; public class Util { // 计算两个点之间的距离的平方
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; /*...((int) result[0] + "\t" + (int) result[1] + "\t" + Math.sqrt(result[2])); } } 最终的结果 三、最近对问题的分治解法...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： (图片摘自：http://www.cnblogs.com/AdaByron/archive/2011/10/07/2200966...double y) { this.y = y; } } 工具类： package org.algorithm.closestpair; public class Util { // 计算两个点之间的距离的平方
实现的功能如下——在一个N个点的无环图中，共有N-1条边，M个访问中每次询问两个点的距离 原理——既然N个点，N-1条边，则说明这是一棵树，而且联通。...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
问题描述 二维平面上有n个点，如何快速计算出两个距离最近的点对？ 2....解题思路 暴力做法是，每个点与其他点去计算距离，取最小的出来，复杂度O(n2) 采用分治算法 将数据点按照 x 坐标排序，找到中位点，过中位点划线 x = mid_x 将数据分成2部分，递归划分，直到两个半边只有...范围内的左右点对才有可能距离比 d 更小（好理解） 对这个范围内的点，再按照 y 坐标排序，查找两个点的 y 差值小于 d 的点对（重点在这里，见下面分析），计算其距离是否比 d 更小 ?...d 的点匹配，点1和点4不可能距离小于 d，左边的点最多可以有4个右边的点使得其距离小于 d ?...实现代码 /** * @description: 2维平面寻找距离最近的点对（分治） * @author: michael ming * @date: 2019/7/4 23:16 * @modified
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