一、距离定义： 假设两个样本表示如下： 最常见的"闵可夫斯基距离"（Minkowski distance）： 当p=2时，"闵可夫斯基距离"即为"欧式距离"（Euclidean distance） 当p=1时，"闵可夫斯基距离"即为"曼哈顿距离"（Manhattan distance） 二、距离计算 ...
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2019-11-29 15:50:59
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"传送门" 题意： 二维平面上有若干个点。 现在要维护一种数据结构，支持插入一个点以及询问其余点到某个点的最小曼哈顿距离。 思路： 这是个$kdtree$模板题。 $kdtree$是一种可以 高效处理$k$维空间信息 的结构。一般我们遇到的是$2$维空间或者$3$维空间。 一般用来解决的问题为：空间 ...
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2019-11-23 00:02:10
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/*每个点自己建立一座发电站相当于向超级源点连一条长度为c[i]的边，连电线即为(k[i]+k[j])*两点间曼哈顿距离，跑最小生成树（prim适用于稠密图，kruscal适用于稀疏图）*/ #define HAVE_STRUCT_TIMESPEC#include<bits/stdc++.h>usi ...
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2019-11-11 09:31:31
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核心公式：F=G+H F - 方块的总移动代价 G - 开始点到当前方块的移动代价（拓展： G = 移动代价 * 代价因子） H - 当前方块到结束点的预估移动代价(即为当前点到结束点的曼哈顿距离) A星算法还需要用到两个列表： 开放列表 - 用于记录所有可考虑选择的格子 封闭列表 - 用于记录所有 ...
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2019-10-18 18:53:29
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在数据挖掘中，无论是对数据进行分类、聚类还是异常检测、关联性分析，都建立在数据之间相似性或相异性的度量基础上。通常使用距离作为数据之间相似性或相异性的度量方法，常用的度量方法有欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、汉明距离、余弦距离、马氏距离、Jaccard系数、相关系数、信息熵。 欧... ...
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2019-10-17 11:58:52
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get到的新知识点 vector定义二维数组 vector<vector<int>>rec(R*C，vector<int>(3))//定义一个vector变量rec，总共包含R*C个vector变量，rec由很多个vector变量组成，每一个vector大小是3，前两个存放坐标，第三个存放曼哈顿距离 ...
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2019-10-16 21:45:40
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看守题解 此题是这一题的简化版， 这道题看上去很难，曼哈顿距离之和就足以吓跑一大堆人， 但我们一看，D define ll long long define re register using namespace std; const int N=1e6+6,inf=2e9; struct xd{ ...
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2019-10-12 09:19:18
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[TOC] 机器学习中的距离 机器学习任务中，常用的距离公式有以下几种： 1. 欧式距离（又称欧几里得距离） 2. 曼哈顿距离（又称城市街区距离） 3. 切比雪夫距离 4. 闵氏距离（又称闵可夫斯基距离） 5. 标准化欧式距离 6. 余弦距离 （一）欧式距离 公式： $$ d = \sqrt{(a ...
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2019-10-12 01:35:26
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很长时间一直没有明白真实的含义，十一期间补充一下这方面的知识。 l0 范数是 ||x||0 = xi (xi不等于0)代表非0数字的个数，[1,2,3,4,5] 非0个数为5，[0,1,2,0,3]非0 个数为3 l1范数是||x||1=Σ|xi| x与0之间的曼哈顿距离，[1,2,3,-2,-1] ...
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2019-10-04 13:23:31
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题目大意 $R \times C$ 的网格，格子间的距离取曼哈顿距离。有些格子是邮局。现在可以把至多一个不是邮局的格子变成邮局，问每个格子到最近的邮局的曼哈顿距离的最大值最小是多少。 数据范围 $ 1 \le R \le 250 $ $ 1 \le C \le 250 $ 100 组测试数据 Tim ...
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2019-10-02 19:00:46
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