注意，你可以按 任意 顺序 多次 交换一对特定下标指向的元素。 相同长度的两个数组 source 和 target 间的 汉明距离 是元素不同的下标数量。...在对数组 source 执行 任意 数量的交换操作后，返回 source 和 target 间的 最小汉明距离 。...：source = [2,1,3,4] - 交换下标 2 和 3 指向的元素：source = [2,1,4,3] source 和 target 间的汉明距离是 1 ， 二者有 1 处元素不同，在下标...source 和 target 间的汉明距离是 2 ， 二者有 2 处元素不同，在下标 1 和下标 2 。...解题 并查集学习，请点击 对可以交换的下标位置，使用并查集进行合并 对 source 数组中每个位置的数，属于哪个集合，计数 遍历 target 数组，对每个位置的数，查看对应集合，看是否存在，记录数量
OpenCV均值哈希与感知哈希计算，比对图像相似度，当计算出来的汉明距离越大，图像的相似度越小，汉明距离越小，图像的相似度越大，这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索....，汉明长度为8*8=64个字节长度 //最快速的去除高频和细节，只保留结构明暗的方法就是缩小尺寸。...++] = '0'; else rst[index++] = '1'; } } return rst; } 计算汉明距离.../** 汉明距离函数取哈希字符串进行比对，两字符串长度必须相等才能计算准确的距离 */ int HanmingDistance(string &str1, string &str2) { //...//算总距离 for (int i = 0; i < 64; i++) { if (str1[i] !
所以，我们可以用两个向量的签名的不同的对应位的数量，即汉明距离，来衡量这两个向量的差异程度。 Simhash算法与随机超平面hash是怎么联系起来的呢？...从上面的计算过程可以看出，simhash算法其实与随机超平面hash算法是相同的，simhash算法得到的两个签名的汉明距离，可以用来衡量原始向量的夹角。...因此海量文本中查重的任务转换位如何在海量simhash中快速确定是否存在汉明距离小的指纹。也就是：在n个f-bit的指纹中，查询汉明距离小于k的指纹。...例如：将64位平分成4份ABCD，每份16位，在BCD的48位上，我们再分成4份，WXZY，每份12位， 汉明距离的3位可以散落在任意三块，那么A与WXZY任意一份合起来做精确的28位…剩下3份用来检查汉明距离...最坏情况是其中3份可能有1位汉明距离差异为1。
随机超平面与点积和汉明距离：这种方法使用随机超平面来构建哈希函数，并通过点积和汉明距离来衡量向量间的相似性。...，然后通过比较汉明距离来找到最近的匹配。...“汉明距离，第一个两个向量之间有四个不匹配，汉明距离为4，接下来的两个只包含一个不匹配，汉明距离为1 使用LSH进行近似搜索意味着可能会牺牲一些搜索质量，但这是换取速度的代价。...当引入查询向量xq并计算其哈希值（例如0111）时，发现它与两个桶（1000和0110）的汉明距离非常短。...，汉明距离只有在完美匹配时才能为零——这意味着所有的这些哈希向量必须是相同的。
哈希码之间的距离用汉明距离计算，在计算机中仅仅为一个异或操作的时间复杂度。同时，由于哈希码占有较少的空间，可以更多地存入内存，因而在计算时减少CPU访问外存的次数，从而减少时间复杂度。...最后，通过比较查询点二进制码和数据库中点二进制码之间的汉明距离即可将数据库中的点按照汉明距离由小到大排序。 ? 图1.2 哈希近似最近邻搜索框架 下面我们从不同的角度将哈希方法分类。...哈希排序可以分为两类：加权汉明距离和非对称距离。具体分类细节如图1.3所示。 ?...，采用同样的哈希编码方法将其映射为 ? 。 ? 与 ? 之间的汉明距离为： ? 。在查询时，对数据库 D 中的 n 个点按 ? 由小到大排序。...即原始空间中相似（任意相似度：欧氏距离、核距离、语义相似度等）的点编码后二进制编码间的汉明距离要短； c、效率高。即无论是在训练时学习哈希编码的参数，还是对新的输入点编码，速度都要快。
基于哈希的图像检索技术其具体框架如图1.4所示，按步骤可以分为特征提取、哈希编码、汉明距离排序以及重排四个步骤： (1) 特征提取。...3) 汉明距离排序。...在汉明距离排序阶段，对于给定的查询图像，逐一计算查询图像对应的哈希编码到其他各个哈希编码之间的汉明距离，然后按从小到大的顺序进行相似性排序，从而得到检索结果； (4) 重排。...针对步骤(3)汉明排序后的结果，可以前M个结果或者对汉明距离小于某一设置的汉明距离d 的结果进行重排。一般地，在重排的时候采用欧式距离作为相似性度量得到重排后的结果。...在采用哈希方法进行大规模图像检索的应用系统中，通常会有重排这一步，但是在设计哈希算法的时候，对性能进行指标评价直接采用的是汉明距离，也就是在评价哈希算法性能的时候，不需要重排这一步。
假如一组二进制数据为101，另外一组为111，那么显然把第一组的第二位数据0改成1就可以变成第二组数据111，所以两组数据的汉明距离就为1 简单点说，汉明距离就是一组二进制数据变成另一组数据所需的步骤数...汉明距离为0，即代表两张图片完全一样。...4.比较像素灰度值：遍历灰度图片每一个像素，如果大于平均值记录为1，否则为0. 5.得到信息指纹：组合64个bit位，顺序随意保持一致性。 最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。...得到信息指纹：组合64个信息位，顺序随意保持一致性。 最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。...最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。
（如文本数据中的词频向量），计算结果可能不准确，需要结合其他方法使用余弦相似度（Cosine Similarity）三、汉明距离 (Hamming Distance)定义与公式汉明距离用于衡量两个等长字符串之间的不同字符个数...：在密码分析中，用于比较不同密文之间的差异优缺点分析优点：计算简单：汉明距离的计算过程非常简单，适合大规模数据处理适用于离散数据：汉明距离特别适用于比较离散数据，如字符串和二进制数据缺点：仅适用于等长字符串...：汉明距离只能比较长度相同的字符串，对于长度不同的字符串无法计算不考虑字符位置的重要性：汉明距离只关注字符是否相同，不考虑字符在字符串中的位置重要性汉明距离（Hamming Distance）四、曼哈顿距离...，仅考虑向量的方向，不考虑向量的大小汉明距离：度量两个等长字符串之间不同字符的个数，适用于离散数据曼哈顿距离：度量空间中两点在各坐标轴上的距离之和，适用于高维数据切比雪夫距离：度量两个点在各坐标轴上的最大距离...适用于信息检索、图像处理、生态学核心要点回顾欧氏距离：计算空间中两点间的直线距离，简单易懂余弦相似度：计算两个向量间夹角的余弦值，适合文本和向量数据汉明距离：计算两个等长字符串间不同字符的个数，适合离散数据曼哈顿距离
提到检索的方法，比如KNN算法，这些都需要用到“距离”这个尺度去度量两者的近似程度。但是，距离也有很多种，除了我们熟悉的欧氏距离之外，其实还有很多。。。 余弦距离： 是一种衡量两个向量相关程度的尺度。...明可夫斯基距离(Minkowski Distance) 明氏距离是欧氏距离的推广，是对多个距离度量公式的概括性的表述。公式如下： p可以取任意正整数。 ?...哈明距离（汉明距离） 汉明距离是使用在数据传输差错控制编码里面的，汉明距离是一个概念，它表示两个（相同长度）字对应位不同的数量，我们以d（x,y）表示两个字x,y之间的汉明距离。...对两个字符串进行异或运算，并统计结果为1的个数，那么这个数就是汉明距离。 比如： 1011101 与 1001001 之间的汉明距离是 2。...2143896 与 2233796 之间的汉明距离是 3。 "toned" 与 "roses" 之间的汉明距离是 3。 这种方法往往可以进行一定的模板匹配，计算与模板的接近程度。
(xN,yN) 输出：实例x所属的类y 算法步骤： （1）根据给定的距离度量，在训练集T中找出与x最近邻的k个点，涵盖这k个点的x的邻域记作Nk(x) （2）在Nk(x)中根据分类决策规则，如多数表决决定...除了这个闵可夫斯基距离集合外，还有另外的距离评估体系，例如马氏距离、巴氏距离、汉明距离，这些都是和概率论中的统计学度量标准相关。而像夹角余弦、杰卡德相似系数、皮尔逊系数等都是和相似度有关的。...：夹角余弦，编码差别：汉明距离，集合近似度：杰卡德类似系数与距离，相关：相关系数与相关距离。...2.2 k值的选择 近似误差、估计误差（知乎解释） 选取比较小的k值（较复杂的模型），近似误差（approximation error）会减小，而估计误差（estimation error）会增大，如果选择的...01损失函数（CSDN） 3.k近邻算法的实现 实现k-NN算法，主要考虑的问题是如何对训练集进行快速k近邻搜索。 简单实现方式：线性搜索，对于数据量很大时，此方法是不可行的。
3 哈希排序方法简介 哈希排序指的是在哈希过程的最后一步，对数据库中所有点哈希得到的二进制码的排序问题。汉明距离是最常用的二进制码排序标准，但它无法对那些与查询点具有相同汉明距离的二进制码排序。...图3.1 汉明距离排序示例 ? 表3.1 哈希排序方法分类 因此从2011年开始不断有人研究哈希排序算法。近年来的哈希排序成果主要基于两类距离：加权汉明距离和非对称距离。...几种代表性的哈希排序方法分类详见表3.1，其中标号为[1]中参考文献。 3.1 加权汉明距离 加权汉明距离的权重一般由两部分组成：Offline权重和Online权重。...的加权汉明距离 ? 计算如下： ? 经典的代表算法有QsRank，WhRank等，详见[1]。...在存储上，仅仅多额外存储一个查询点的非二进制化向量与检索过程的整个存储量级相比是可以忽略的。 非对称距离的实数量级与汉明距离的整数量级相比，可以对距离空间进行更浓密的划分。
为了表征原始文本的相似度，可以计算两个01串之间在多少个位置上不同，这便是汉明距离，用来表征simHash算法下两个文本之间的相似度，通常来说，越相似的文本，对应simHash映射得到的01串之间的汉明距离越小...simHash算法的去重过程思路很简单，首先有一个关键点： > 假如相似文本判断标准为汉明距离3，在一个待去重语料集中存在两个相似文本，那也就是说这两个相似文本之间的汉明距离最大值为3（对应hash值最多有...那就变成汉明距离为4了）。...但是在短文本场景下，这种度量方法的效果将会变得很差，通常情况下，用来度量长文本相似的汉明距离阈值为3，但是短文本中，相似文本之间的汉明距离通常是大于3的，并且该算法中，基于汉明距离的相似性阈值选取的越高...，该算法的时间复杂度也会越高，此时汉明距离无法继续作为短文本相似性的度量标准应用到短文本去重中。
我们可以利用K近邻算法的思想 ? 分别计算每个电影和被预测电影的距离，然后求解 ?...[[1,1],[1,2],[2,5],[1,-4]] 经计算得: d = 0.9487 0.9191 -0.5145 0.9965 -0.7593 -0.8107 3.7 汉明距离...(Hamming Distance)【了解】 两个等长字符串s1与s2的汉明距离为：将其中一个变为另外一个所需要作的最小字符替换次数。...，但缺点是学习的近似误差会增大。...---- 近似误差：对现有训练集的训练误差，关注训练集，如果近似误差过小可能会出现过拟合的现象，对现有的训练集能有很好的预测，但是对未知的测试样本将会出现较大偏差的预测。模型本身不是最接近最佳模型。
2的幂 (原生和按位算法) B 杨辉三角形 A 整数拆分 A 割圆术 - 基于N-gons的近似π计算 集合 B 笛卡尔积 - 多集合结果 A 幂集 - 该集合的所有子集 A 排列 (有/无重复) A...A 最大子数列问题 - BF算法 与 动态规划 A 组合求和 - 查找形成特定总和的所有组合 字符串 A 莱温斯坦距离 - 两个序列之间的最小编辑距离 B 汉明距离 - 符号不同的位置数 A 克努斯-...- 恰好访问每个顶点一次 A 强连通分量 - Kosaraju算法 A 旅行推销员问题 - 尽可能以最短的路线访问每个城市并返回原始城市 未分类 B 汉诺塔 B 旋转矩阵 - 原地算法 B 跳跃 游戏...(MST) 分治法 - 将问题分成较小的部分, 然后解决这些部分 B 二分查找 B 汉诺塔 B 杨辉三角形 B 欧几里得算法 - 计算最大公约数 (GCD) B 跳跃游戏 B 归并排序 B 快速排序...独特路径 B 雨水收集 - 疏导雨水问题 A 莱温斯坦距离 - 两个序列之间的最小编辑距离 A 最长公共子序列 (LCS) A 最长公共子串 A 最长递增子序列 A 最短公共子序列 A 0-1背包问题
题目描述：计算一个数组中，任意两个数之间汉明距离的总和。 注意: 数组中元素的范围为从 0 到 10^9。 数组的长度不超过 10^4。...题目分析 如果想了解汉明距离的相关知识，请参考：LeetCode 461.汉明距离。...里面介绍了两种做法： 使用掩码 使用布赖恩·克尼根算法 但本题要求计算数组中任何两数之间的汉明距离，因此若是两两组合，直接计算汉明距离，最后再统计总和，那么时间复杂度是O(k*N^2)，其中 k 是位数...解法：按位统计 按位统计的算法流程是： 准备数组 res，res[i]代表第 i 位为 1 的数字的数目 循环遍历 nums，对每一位 i 更新对应的 res[i] 统计所有位的汉明距离的和，其中第 i...位上的汉明距离之和是：res[i] * (nums.length - res[i]) 注意：根据题目要求，数字的大小不超过 10^9，所以只需要用 30 个二进制表示数字即可。
分词 + 杰卡德系数 首先是最简单粗暴的算法。为了对比两个东西的相似度，我们很容易就想到可以看他们之间有多少相似的内容，又有多少不同的内容，再进一步可以想到集合的交并集概念。...下面再给出两种比较常见的向量化手段： 词袋模型 在NLP里比较常用的手段（如word2vec）。核心想法是把一篇文章想象成词的组合，没有顺序和语义之分，文章就是一个装满了词的袋子。...这样做的好处是，我们的向量从词的维度下降到文本的主题的维度，维度更少，计算更快。 其他 简要的提一下其他的相似度/距离公式和算法，在某些场景下也会是不错的选择。 1....欧式距离 就是计算欧式几何坐标系中两个点的距离（当然也需要向量化），距离越大说明相似度越低： [13199763.jpg]汉明距离 2....汉明距离 这个在计算图片相似度的时候会用到（可见本博客相关文章），汉明距离只是简单的计算两个序列中，有多少位是不一样的，一般用于哈希的对比。 3.
对GPSM生成能力更直接的测试是比较生成序列与数据集MSA的统计特性。本文测试了三个标准度量：成对协方差相关性，汉明距离分布和统计能量相关性。...汉明距离分布 两个蛋白质序列之间的汉明距离表示它们之间不同的氨基酸的数量，作者通过比较所有序列对得到一个MSA的分布。对每个GPSM方法，观察其成对汉明距离分布，与目标概率分布进行比较。...图4 汉明距离测试结果 图4表明Indep在汉明距离度量上的表现，比在其他三个度量上都更接近Mi3和VAE，并且汉明距离度量不能很好地区分Mi3和VAE，作者认为对于GPMS，再现汉明距离分布比再现高阶协变更容易...由于其对四种模型在更高阶上的生成能力的区分远不如，所以作者认为汉明距离分布不是一个好的度量标准。 统计能量相关性 用来评估生成能力的第四个度量是数据集中单个序列的统计能量E(S)。其中。...使用成对协方差相关性度量时，由于Mi3在设计时就考虑到了总方差分数的约束，因此说服力不足；与其它两种度量方式相比，使用汉明距离分布度量时，Indep方法捕获高阶共变能力与其它两种方法最接近，因此该度量区别能力不足
由于汉明距离的比较完全可以基于位操作，相比基于数值特征的图像检索，查询速度可以得到数十倍的提升。...具体的查询过程如下，用事先定义好的哈希函数将查询图片映射成48bit的二进制码，与数据库中所有图片的二进制码比较汉明距离，按汉明距离从小到大排序即为本次图像检索的结果。...大部分深度哈希方法利用CNN的中间层或定义特殊的损失函数来约束网络生成图像的目标二进制码，而这类方法的缺陷在于未能拉开不同类别图像编码间的汉明距离。...假设训练数据集拥有K类图片，目标二进制码长为N比特，该方法利用贪婪法生成拥有K个码字的二进制码组，两两之间的汉明距离可以达到最优。...经过训练后的网络不仅在训练集上得到汉明距离大的图像编码，在测试集上的泛化能力也十分出色。 2. 该方法的训练过程是单例(pointwise)损失函数进行的。
浮点型向量计算方式内积（IP）欧式（L2）余弦（Cosine）二值型向量计算方式汉明距离 (Hamming)杰卡德距离 (Jaccard)谷本距离 (Tanimoto)介绍距离计算之前，简单了解一下向量归一化公式...2.4 汉明距离汉明距离计算二进制字符串之间的距离。两个等长字符串之间的汉明距离定义为将其中一个变为另外一个所需要作的最小替换次数。比如，假设有两条字符串 1101 1001 和 1001 1101。...11011001 ⊕ 10011101 = 01000100所以以上两条字符串之间的汉明距离为 2。...2.5 杰卡德距离杰卡德相似系数计算数据集之间的相似度，计算方式为：数据集交集的个数和并集个数的比值。...KD树的检索算法：假设在数据集S中搜索p节点的邻近topK节点。
但是这个方法在比较图片相似度的时候用到的并不多，原因我之后再说，这里先来介绍下另外两个概念——图像指纹和汉明距离。...汉明距离 通过上述对图像指纹的描述我们知道了可以利用感知哈希算法将图片转换成某种字符串，而比较字符串有一种名为汉明距离的表示方法。...以下定义摘自维基百科： 在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离（英语：Hamming distance）是两个字符串对应位置的不同字符的个数。...换句话说，它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。 通常用汉明距离来衡量两张图片的差异，汉明距离越小，则代表相似度越高。汉明距离为0，即代表两张图片完全一样。...比较两个图片相似度的思路 所以看到这对于比较两张图片的相似度我们就有了一个简单的想法了，只要通过感知哈希算法获得图像的图像指纹，然后比较两个哈希值之间的汉明距离就可以了。
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