2020-01-30 09:22:39一、定义曼哈顿距离：以二维举例，对于二维的两点p1(x1,y1)，p2(x2,y2)它们的曼哈顿距离如下dis=|x1-x2|+|y1-y2|切比雪夫距离：以二维举例，对于二维的两点p1(x1,y1)，p2(x2,y2)它们的切比雪夫距离如下dis=max{|x1-x2|...

2018-07-2617:38:37问题描述：给定一个二叉树（具有根结点 root）， 一个目标结点 target ，和一个整数值K。返回到目标结点target距离为K的所有结点的值的列表。答案可以以任何顺序返回。示例1：输入：root=[3,5,1,6,2,0,8,null,n...

2018-04-1221:20:30编辑距离是针对二个字符串（例如英文字）的差异程度的量化量测，量测方式是看至少需要多少次的处理才能将一个字符串变成另一个字符串。编辑距离可以用在自然语言处理中，例如拼写检查可以根据一个拼错的字和其他正确的字的编辑距离，判断哪一个（或哪几个）是比较可能的字。DNA也可以视为用A、C、G和...

<TextBlockForeground="#ff8a00"FontWeight="Bold"Width="100"TextWrapping="Wrap"Text="PROSoftwareVersion"FontSize="12"Padding="5"><TextBlock.TextDecoratio...

内存限制:64MB时间限制:3000ms特判:No通过数:27提交数:74难度:1输入两点坐标（X1,Y1）,（X2,Y2）(0<=x1,x2,y1,y2<=1000),计算并输出两点间的距离。 第一行输入一个整数n（0<n<=1000）,表示有n组测试数据;随后每组占一行，由4个实数...

内存限制:64MB时间限制:3000msSpecialJudge:Noaccepted:21submit:71现在给出你一些数，要求你写出一个程序，输出这些整数相邻最近的素数，并输出其相距长度。如果左右有等距离长度素数，则输出左侧的值及相应距离。如果输入的整数本身就是素数，则输出该素数本身，距离输出0第一行给出测试数据...

时间限制：3000 ms | 内存限制：65535 KB难度：4 描述一个街区有很多住户，街区的街道只能为东西、南北两种方向。住户只可以沿着街道行走。各个街道之间的间隔相等。用(x,y)来表示住户坐在的街区。例如（4,20），表示用户在东西方向第4个街道，南北方向第20...

Google、Baidu等搜索引擎相继推出了以图搜图的功能，测试了下效果还不错~那这种技术的原理是什么呢？计算机怎么知道两张图片相似呢？根据NealKrawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptualhashalgorithm），...

1. 欧氏距离(EuclideanDistance)       欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(...

     在OpenCV中，可以很方便的计算一个像素点到轮廓的距离，计算距离的函数为：doublepointPolygonTest(InputArraycontour,Point2fpt,boolmeasureDist)Parameters:contour–...

   图形编程中可能会用到点到线的距离计算这个问题。找了下资料，五花八门，仔细试了下，许多是错的。还有许多是起始条件不一样而不适用的。经过最近的研究、推算与总结。终于把这一块搞清楚了。写出来一是给自己的劳动成果拍照留底，二是分享给大家，让大家不必走弯路。 点:(x0,y0)线:A...

题目：平面上给定n条线段，找出一个点，使这个点到这n条线段的距离和最小。源码如下：1#include<iostream>2#include<string.h>3#include<stdlib.h>4#include<stdio.h>5#include<time.h&...

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。据百度百科介绍：编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做EditDistance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作...

Ax+By+Cz+D=0其中n=(A,B,C)是平面的法向量，D是将平面平移到坐标原点所需距离（所以D=0时，平面过原点）给定一个向量V（x,y,z),则|V|=sqrt(x*x+y*y+z*z)给定两个向量V1(x1,y1,z1)和V2(x2,y2,z2)则他们的内积是V1V2=x1x2+y1y2+z1z2有了上面的...

汉明距离是以理查德·卫斯里·汉明的名字命名的。在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离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。例如：1011101与1001001之间的汉明距离是2。2143896与2233796之间的汉明距...