K个离原点最近的点(K个最小元素)，hoare的划分没有给出特定输入的正确答案 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【一天一大 lee】最接近原点的 K 个点 (难度:中等) - Day20201109

题目: 我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。（这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。）你可以按任何顺序返回答案。...示例: 示例1: 输入：points = [[1,3],[-2,2]], K = 1 输出：[[-2,2]] 解释： (1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10)， (-2, 2) 和原点之间的距离为...sqrt(8)，由于 sqrt(8) < sqrt(10)，(-2, 2) 离原点更近。...我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点，所以答案就是 [[-2,2]]。...思路： points中存放的是x、y轴的坐标，距离为z：求前k个距离最小的点，即前k小的z 遍历求每个位置points中对应的z的大小并且排序，返回前k个元素都忘记勾股定理还有名字叫"欧几里德定理

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最接近原点的K个点

最接近原点的K个点我们有一个由平面上的点组成的列表points。需要从中找出K个距离原点(0, 0)最近的点。（这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。）你可以按任何顺序返回答案。...示例输入：points = [[1,3],[-2,2]], K = 1 输出：[[-2,2]] 解释： (1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10)， (-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt...(8)，由于 sqrt(8) < sqrt(10)，(-2, 2) 离原点更近。...我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点，所以答案就是 [[-2,2]]。...N个数组即可，当然直接对于取出前N个最大最小值的情况下使用大小顶堆效率会更高。

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Python中的堆排序与优先队列

两者的效率还是有着不小差距的。我们以 LeetCode 973（最接近原点的 K 个点）为例，分别用heapq和PriorityQueue实现，比较一下二者的运行效率。题目描述 973....最接近原点的 K 个点我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。（这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。）...示例 1 输入：points = [1,3,-2,2], K = 1 输出：[-2,2] 解释： (1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10)， (-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt(8)...我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点，所以答案就是 [-2,2]。...示例 2 输入：points = [3,3,5,-1,-2,4], K = 2 输出：[3,3,-2,4] （答案 [-2,4,3,3] 也会被接受。）

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Python中的堆排序与优先队列

两者的效率还是有着不小差距的。我们以 LeetCode 973（最接近原点的 K 个点）为例，分别用heapq和PriorityQueue实现，比较一下二者的运行效率。题目描述 973....最接近原点的 K 个点我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。（这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。）...示例 1 输入：points = [[1,3],[-2,2]], K = 1 输出：[[-2,2]] 解释： (1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10)， (-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt...(8)，由于 sqrt(8) < sqrt(10)，(-2, 2) 离原点更近。...我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点，所以答案就是 [[-2,2]]。

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支持向量机（SVM）的分析及python实现「建议收藏」

在这个算法中，我们将每一个数据项作为一个点在n维空间中(其中n是你拥有的特征数)作为一个点，每一个特征值都是一个特定坐标的值。然后，我们通过查找区分这两个类的超平面来进行分类。...##支持向量机是如何工作的上面我们介绍了支持向量机用超平面分隔两个类的过程，那么现在的问题是“我们怎样才能确定正确的超平面”？别担心，这个并没有你想象的那么难。...在这里，最大化最近的数据点(或类)和超平面之间的距离将帮助我们确定正确的超平面。这段距离称为间隔（margin)。...当我们看原始输入空间的超平面时它看起来像一个圆: 现在我们就来详细分析下SVM的工作原理 ##间隔与支持向量在前面的分析中，我们知道SVM的工作原理就是：找到离分隔超平面最近的点，确保它们离分隔面的距离尽可能的远...这里点到分隔面的距离的两倍被称为间隔，支持向量就是离分隔超平面最近的那些点。

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技术分享 | 黑盒测试方法论—边界值

因为会有各种错误情况的出现，所以需要选择边界值进行重点测试来避免这些情况。边界值确定使用边界值分析法设计用例需要考虑 3 个点的选择。 * 上点：边界上的点 * 离点：离上点最近的点。...如果输入域是封闭的，则离点在域范围外；如果输入域是开区间，则离点在域的范围内。...* 内点：在输入域内任意一个点要选取正好等于、刚好大于或刚好小于边界值作为测试数据，一般来说要把上点、离点和内点都取到。所以选取正好等于、刚好大于或刚好小于边界值作为测试数据。...边界点划分规则如果规定了输入域的取值范围，则选取刚好在范围边界的点，以及刚好超过边界的点，作为测试的输入数据。...如果规定了输入值的个数，则用最大个数，最小个数，比最小个数少 1，比最大个数多 1 的数作为测试数据。如果规定了输入是一个有序的集合，则选取集合的第一个元素和最后一个元素作为测试数据。

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关于机器学习的知识点，全在这篇文章里了

无监督学习：没有提供正确回答，算法试图鉴别出输入之间的相似，从而将同样的输入归为一类，这种方法称密度学习。...强化学习：介于监督和无监督之间，当答案不正确时，算法被告知，如何改正则不得而知，算法需要去探索，试验不同情况，直到得到正确答案，强化学习有时称为伴随评论家的学习，因为他只对答案评分，而不给出改进建议。...混淆矩阵是检测结果是否良好的分类，制作一个方阵，其包含水平和垂直方向上所有可能的类，在（i，j）处的矩阵元素告诉我们在目标中有多少模式被放入类i中，主对角线上任何东西都是正确答案，主对角线元素之和除以所有元素的和...最近邻法如果没有一个描述数据的模型，那么最好的事情就是观察相似的数据并且把他们选择成同一类。 7. 核平滑法用一个和（一堆点的权重函数）来根据输入的距离来决定每一个数据点有多少权重。...当两个核都会对离当前输入更近的点给出更高的权重，而当他们离当前输入点越远时，权重会光滑的减少为0，权重通过λ来具体化。 8.

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1万+字原创读书笔记，机器学习的知识点全在这篇文章里了

无监督学习：没有提供正确回答，算法试图鉴别出输入之间的相似，从而将同样的输入归为一类，这种方法称密度学习。...强化学习：介于监督和无监督之间，当答案不正确时，算法被告知，如何改正则不得而知，算法需要去探索，试验不同情况，直到得到正确答案，强化学习有时称为伴随评论家的学习，因为他只对答案评分，而不给出改进建议。...混淆矩阵是检测结果是否良好的分类，制作一个方阵，其包含水平和垂直方向上所有可能的类，在（i，j）处的矩阵元素告诉我们在目标中有多少模式被放入类i中，主对角线上任何东西都是正确答案，主对角线元素之和除以所有元素的和...最近邻法如果没有一个描述数据的模型，那么最好的事情就是观察相似的数据并且把他们选择成同一类。 7. 核平滑法用一个和（一堆点的权重函数）来根据输入的距离来决定每一个数据点有多少权重。...当两个核都会对离当前输入更近的点给出更高的权重，而当他们离当前输入点越远时，权重会光滑的减少为0，权重通过λ来具体化。 8.

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一文总结机器学习常见知识点

无监督学习：没有提供正确回答，算法试图鉴别出输入之间的相似，从而将同样的输入归为一类，这种方法称密度学习。...强化学习：介于监督和无监督之间，当答案不正确时，算法被告知，如何改正则不得而知，算法需要去探索，试验不同情况，直到得到正确答案，强化学习有时称为伴随评论家的学习，因为他只对答案评分，而不给出改进建议。...混淆矩阵是检测结果是否良好的分类，制作一个方阵，其包含水平和垂直方向上所有可能的类，在（i，j）处的矩阵元素告诉我们在目标中有多少模式被放入类i中，主对角线上任何东西都是正确答案，主对角线元素之和除以所有元素的和...最近邻法如果没有一个描述数据的模型，那么最好的事情就是观察相似的数据并且把他们选择成同一类。 7. 核平滑法用一个和（一堆点的权重函数）来根据输入的距离来决定每一个数据点有多少权重。...当两个核都会对离当前输入更近的点给出更高的权重，而当他们离当前输入点越远时，权重会光滑的减少为0，权重通过λ来具体化。 8.

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【干货】关于机器学习的知识点，全在这篇文章里了

无监督学习：没有提供正确回答，算法试图鉴别出输入之间的相似，从而将同样的输入归为一类，这种方法称密度学习。...强化学习：介于监督和无监督之间，当答案不正确时，算法被告知，如何改正则不得而知，算法需要去探索，试验不同情况，直到得到正确答案，强化学习有时称为伴随评论家的学习，因为他只对答案评分，而不给出改进建议。...混淆矩阵是检测结果是否良好的分类，制作一个方阵，其包含水平和垂直方向上所有可能的类，在（i，j）处的矩阵元素告诉我们在目标中有多少模式被放入类i中，主对角线上任何东西都是正确答案，主对角线元素之和除以所有元素的和...最近邻法如果没有一个描述数据的模型，那么最好的事情就是观察相似的数据并且把他们选择成同一类。 7. 核平滑法用一个和（一堆点的权重函数）来根据输入的距离来决定每一个数据点有多少权重。...当两个核都会对离当前输入更近的点给出更高的权重，而当他们离当前输入点越远时，权重会光滑的减少为0，权重通过λ来具体化。 8.

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干货 | 关于机器学习的知识点，全在这篇文章里了

无监督学习：没有提供正确回答，算法试图鉴别出输入之间的相似，从而将同样的输入归为一类，这种方法称密度学习。...强化学习：介于监督和无监督之间，当答案不正确时，算法被告知，如何改正则不得而知，算法需要去探索，试验不同情况，直到得到正确答案，强化学习有时称为伴随评论家的学习，因为他只对答案评分，而不给出改进建议。...混淆矩阵是检测结果是否良好的分类，制作一个方阵，其包含水平和垂直方向上所有可能的类，在（i，j）处的矩阵元素告诉我们在目标中有多少模式被放入类i中，主对角线上任何东西都是正确答案，主对角线元素之和除以所有元素的和...最近邻法如果没有一个描述数据的模型，那么最好的事情就是观察相似的数据并且把他们选择成同一类。 7. 核平滑法用一个和（一堆点的权重函数）来根据输入的距离来决定每一个数据点有多少权重。...当两个核都会对离当前输入更近的点给出更高的权重，而当他们离当前输入点越远时，权重会光滑的减少为0，权重通过λ来具体化。 8.

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干货 | 关于机器学习的知识点，全在这篇文章里了

无监督学习：没有提供正确回答，算法试图鉴别出输入之间的相似，从而将同样的输入归为一类，这种方法称密度学习。...强化学习：介于监督和无监督之间，当答案不正确时，算法被告知，如何改正则不得而知，算法需要去探索，试验不同情况，直到得到正确答案，强化学习有时称为伴随评论家的学习，因为他只对答案评分，而不给出改进建议。...混淆矩阵是检测结果是否良好的分类，制作一个方阵，其包含水平和垂直方向上所有可能的类，在（i，j）处的矩阵元素告诉我们在目标中有多少模式被放入类i中，主对角线上任何东西都是正确答案，主对角线元素之和除以所有元素的和...最近邻法如果没有一个描述数据的模型，那么最好的事情就是观察相似的数据并且把他们选择成同一类。 7. 核平滑法用一个和（一堆点的权重函数）来根据输入的距离来决定每一个数据点有多少权重。...当两个核都会对离当前输入更近的点给出更高的权重，而当他们离当前输入点越远时，权重会光滑的减少为0，权重通过λ来具体化。 8.

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【收藏】关于机器学习的知识点，全在这篇文章里了

无监督学习：没有提供正确回答，算法试图鉴别出输入之间的相似，从而将同样的输入归为一类，这种方法称密度学习。...强化学习：介于监督和无监督之间，当答案不正确时，算法被告知，如何改正则不得而知，算法需要去探索，试验不同情况，直到得到正确答案，强化学习有时称为伴随评论家的学习，因为他只对答案评分，而不给出改进建议。...混淆矩阵是检测结果是否良好的分类，制作一个方阵，其包含水平和垂直方向上所有可能的类，在（i，j）处的矩阵元素告诉我们在目标中有多少模式被放入类i中，主对角线上任何东西都是正确答案，主对角线元素之和除以所有元素的和...最近邻法如果没有一个描述数据的模型，那么最好的事情就是观察相似的数据并且把他们选择成同一类。 7. 核平滑法用一个和（一堆点的权重函数）来根据输入的距离来决定每一个数据点有多少权重。...当两个核都会对离当前输入更近的点给出更高的权重，而当他们离当前输入点越远时，权重会光滑的减少为0，权重通过λ来具体化。 8.

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ACM之7-22日作业题解

输入第一行两个正整数，N K (1≤ K ≤N ≤ 10^5) N为总天数，K为需要讲述的故事个数第二行N个正整数 a1 a2 …… an (1 ≤ ai ≤ k) 第n天要求的故事序号第三行N个正整数...输入第一行 T (T≤100) 表示 (你心上人的个数) 有T组数据接下来的T行每一行有一个数组长度n (2 ≤ n ≤ 30)且保证n是偶数输出对于每一个测试数据都输出最小差值样例输入 2...3.C：数的划分题目描述将整数n分成k份，且每份不能为0，问有多少种不同的分法。...给定平面上的n给点，问最早什么时刻它们形成一个连通块。输入第一行一个数n，以下n行，每行一个点坐标X[i] Y[i]。输出一个数，表示最早的时刻所有点形成连通块。...而（dis+1）/2后对结果没有影响（因为是下取整）假设有三个点ABC，其中A离原点最近，C离原点最远，假设AB我们用了t1秒，BC我们用了t2秒，不考虑B，AC用了t3秒，那么就会有min(t1，

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每日算法系列【LeetCode 658】找到 K 个最接近的元素

题目描述给定一个排序好的数组，两个整数 k 和 x，从数组中找到最靠近 x（两数之差最小）的 k 个数。返回的结果必须要是按升序排好的。如果有两个数与 x 的差值一样，优先选择数值较小的那个数。...数组不为空，且长度不超过 10^4 数组里的每个元素与 x 的绝对值不超过 10^4 题解滑动窗口这题要找离最近的个元素，又因为数组是排好序的，所以离最远的元素一定在数组两端。...二分如果太大，那么上面的方法又没有意义了，还是会退化到。上面两个方法都是先把窗口范围定到某一个区间里，然后一点一点的缩小窗口大小，最终得到答案的。...那么我们观察某一个特定的长度为的窗口，如果离距离比离更远的话，那就要删除，同时说明以及它左边的所有元素都不可能是答案窗口的左边界。...反之如果离距离小于等于离的距离，那么就要删除了，同时说明右边的元素都不可能是答案窗口的左边界。综上，我们可以用二分直接寻找答案窗口的左边界。这样时间复杂度就降到了。

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最接近原点的 K 个点（排序优先队列快排）

题目我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。（这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。）你可以按任何顺序返回答案。...示例 1：输入：points = [[1,3],[-2,2]], K = 1 输出：[[-2,2]] 解释： (1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10)， (-2, 2) 和原点之间的距离为...sqrt(8)，由于 sqrt(8) < sqrt(10)，(-2, 2) 离原点更近。...我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点，所以答案就是 [[-2,2]]。...points; } }; 1552 ms 148.4 MB 时间复杂度 O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn) 2.2 优先队列维持一个容量为K的大顶堆队列满了，后续点比堆顶更接近原点时

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k近邻(KNN)之kd树算法原理

给定一个数组，怎样才能得到两个子数组，这两个数组包含的元素个数差不多且其中一个子数组中的元素值都小于另一个子数组呢？...达到叶子结点时，计算Q与叶子结点上保存的数据之间的距离，记录下最小距离对应的数据点，记为当前“最近邻点”Pcur和最小距离Dcur。...（2）进行回溯（Backtracking）操作，该操作是为了找到离Q更近的“最近邻点”。即判断未被访问过的分支里是否还有离Q更近的点，它们之间的距离小于Dcur。...怎样判断未被访问过的树分支Branch里是否还有离Q更近的点？...实际上，在这些待回溯树分支中，有些树分支存在最近邻的可能性比其他树分支要高，因为树分支离Q点之间的距离或相交程度是不一样的，离Q更近的树分支存在Q的最近邻的可能性更高。

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LeetCode-215-数组中的第K个最大元素

# LeetCode-215-数组中的第K个最大元素在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。...# 解题思路方法1、优先队列：首先想到的是给数组进行排序，排序之后就很容易找到第k个最大的元素那么有没有不排序的方法，自然就会想到建立堆来进行操作我们可以建立一个大顶堆，最大的数在建堆的过程中排最上面...简便起见，注意到第 k 个最大元素也就是第 N - k 个最小元素，因此可以用第 k 小算法来解决本问题。首先，我们选择一个枢轴，并在线性时间内定义其在排序数组中的位置。...而在这里，由于知道要找的第 N - k 小的元素在哪部分中，我们不需要对两部分都做处理。最终的算法十分直接了当 : 随机选择一个枢轴。使用划分算法将枢轴放在数组中的合适位置 pos。...; // 第k个最大的元素，也就是第N-k个最小的元素 return quickselect(0, size - 1, size - k); } }

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聚类学习

，假定通过聚类给出的簇划分为 ? ，定义： ? 其中 ? 衡量两个样本之间的距离， ? 表示簇 ? 的中心点， ? 表示簇 ? 内样本间的平均距离， ? 表示簇 ? 内样本间的最远距离， ?...时，闵可夫斯基距离等价于曼哈顿距离Manhattan distance k均值算法给定样本集 ? ，k-means最小化聚类所得簇划分 ? 的平方误差： ?...最小化上式需要遍历样本集 ? 中所有可能的簇划分，这本身就是一个NP难的问题，因此k-means算法采取了贪心策略，通过迭代优化来近似求解。输入：样本集 ? ，聚类簇数 ?...输出：最优的簇划分 ? 从 ? 中随机抽取 ? 个样本作为初始均值向量 ? 遍历 ? 中的每个样本 ? ，计算它与各均值向量 ? 的距离： ? ，将样本划入离它最近的簇中： ? ，对应的簇更新为 ?...2.算法输入：样本集 ? ；聚类簇距离度量函数 ? ；聚类簇数 ? 输出：簇划分 ? 每个样本最为单独一类， ? 计算任意两个样本簇间的距离： ? 找到距离最近的两个聚类簇 ? 和 ?

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qsort函数使用方法总结（详细全面+代码）

7. qsort函数应用：整型二维数组最接近原点的 K 个点我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。...（这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。）你可以按任何顺序返回答案。除了点坐标的顺序之外，答案确保是唯一的。...示例 1：输入：points = [[1,3],[-2,2]], K = 1 输出：[[-2,2]] 解释： (1, 3) 和原点之间的距离为sqrt(10)， (-2, 2) 和原点之间的距离为...我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点，所以答案就是 [[-2,2]]。...示例 2：输入：points = [[3,3],[5,-1],[-2,4]], K = 2 输出：[[3,3],[-2,4]] （答案 [[-2,4],[3,3]] 也会被接受。）

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