参看文章： 《机器学习-周志华》 《机器学习实战-Peter Harrington》 《统计学习方法-李航》 算法介绍： k近邻学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制如下，给定测试样本，基于某种距离度量（曼哈顿距离、欧氏距离、切比雪夫距离、Lp距离、Minkowski距离）找出训练集中与其最靠近的 ...
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2019-08-17 14:28:29
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先来看一下曼哈顿距离和切比雪夫距离的定义。（以下我可能用$D_m,D_q$来表示两者） 曼哈顿距离：$|x_1 x_2|+|y_1 y_2|$ 切比雪夫距离：$max(|x_1 x_2|,|y_1 y_2|)$ 至于为什么说他俩关系♂，就是因为他们可以相互转化！ 转换关系如下：当坐标为$(x,y)$ ...
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2019-07-14 15:01:15
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题目描述： luogu 题解： 技巧题。 曼哈顿距离：$|x1-x2|+|y1-y2|$ 切比雪夫距离：$\max(|x1-x2|,|y1-y2|)$ 曼哈顿距离转切比雪夫距离：$(x,y)->(x+y,x-y)$ 所以……排完序拿stl::set模拟就好了。 代码： #include<set> # ...
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2019-06-27 00:53:47
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https://arc032.contest.atcoder.jp/tasks/arc032_4# 切比雪夫距离，放在3000*3000的平面上， 一个集合就是恰好包含这个集合的矩形，价值是矩形长、宽较大的一个。 先处理价值最小： 可以二分。 也可以不二分。 f[i][j]表示，(j,i)为左上角的 ...
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2019-06-16 10:02:01
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链接 "luogu" 思路 切比雪夫距离有max，不好优化。 但是我们能转化成曼哈顿距离，只需要 $(x,y)变成(\frac{x+y}{2},\frac{x y}{2})$ 相反的曼哈顿距离转切比雪夫距离 $(x,y)= (x+y,x y)$ 详情见 "attack" 剩下的就是sort直接做了 ...
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2019-06-06 16:11:25
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Rhombus 不想写标程啊， 转成切比雪夫距离暴力就能过啦。。 复杂度n * m * k， 其实复杂度能处理到n * m ...
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2019-05-22 12:43:09
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感觉是6题中最难的一题，其实这题是一个二合一： 第一问：给定平面上若干点和k个关键点，关键点覆盖一个45°倾斜的正方形范围r，求有多少点被至少一个关键点覆盖。这个可以曼哈顿转切比雪夫距离，然后再扫描线求解，复杂度O(nlogn) 第二问：求最少和最多有多少次擦肩而过。显然每个交点都可以做对向交换，这 ...
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2019-05-13 23:05:13
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题意的转化挺巧妙的 可以联想到曼哈顿距离！ 并且，所谓的修改还要查询历史版本，并且修改之间不动只算一次，不就是给平面上加一个点吗？ 看成(x,a[x])的点 就是一个菱形区域 转切比雪夫距离，变成矩形区域 所以 平面单点加，矩形查询和 1.cdq分治 2.树套树（离散化都不用） 3.二进制分组+主席 ...
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2019-02-24 14:59:53
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常用的数据变换方法 均值： 标准差： 中心化变换： 标准化变换： 极化正规化变换（规格化变换）： 对数变换： 距离和相似系数 距离： 明氏距离： 当q=1时，为绝对距离 当q=2时，为欧式距离 当q=∞时，为切比雪夫距离 兰氏距离： 斜交空间距离： 马氏距离： 两样品间： 样品到总体： 相似系数： ...
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2019-01-01 17:54:48
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题目传送门 前置知识：切比雪夫距离和曼哈顿距离的相互转化--自为风月马前卒 有了这个知识，我们便可以在读入松鼠的家的坐标时，先把他转化一下，然后把最后的总式化简，我们会得到一个充满后缀和以及前缀和的式子，这里有十分详细的展开式。于是我们把$x$,$y$坐标分别排序并求出他们的前缀和即可。 之后我们枚 ...
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2018-10-11 10:25:57
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