欧几里得

最新推荐文章于 2021-03-14 06:43:19 发布
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#矩阵 

  1.  欧几里得距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离

1.1 欧几里得距离：两个点之间的距离，也即通常情况下，我们所计算的距离，n维空间中的欧式距离的计算公式为：

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1.2 曼哈顿距离：两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和，在2维空间中的计算公式为：

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1.3 切比雪夫距离：各坐标数值差的最大值，在2维空间中的计算公式为：

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wingacd
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浅谈 分而治之-欧几里得算法
m0_46672151的博客
03-07 2724
浅谈 分而治之-欧几里得算法一、抛出问题二、欧几里得算法及证明一、算法二、证明 此问题讨论来源于《算法图解》[美] Aditya Bhargava 一、抛出问题 假设你有一小块田地，面积是1680*640。你要将这块地均匀地分成方块，并且分出地方块要尽可能大，你该如何分？ 首先你可能想到，我直接对半分一下就好了，但是题中是需要分成的是方块；那你可能想到，我先按方块来分，然后对剩下不是方块的部分，我再分成方块。但是这就违背了均匀的题意。所以，应该如何来分呢？ 我们可以使用分而治之的思想来解决问题。首先找出一个
欧几里得算法
2302_80853925的博客
02-27 2574
欧几里得算法是一种高效、经典的算法，其核心思想是通过辗转相除法逐步减小问题规模。它不仅用于计算最大公约数，还可以扩展到求解线性同余方程和模反元素，在数论、密码学和计算机科学中有着广泛的应用。其时间复杂度为。
欧几里得空间
10-15
实数域内，定义了内积的线性空间就是欧几里得空间。介绍了欧几里得空间中的正交基及如何将普通基化成正交基的施密特正交化方法，并介绍了正交变换的概念及其性质
C语言 扩展欧几里得算法代码
09-05
扩展欧几里得算法，也称为扩展gcd（Greatest Common Divisor）算法，是一种用于求解最大公约数以及其线性组合的算法。在数学中，对于任意两个正整数m和n，存在唯一的一对整数a和b，使得a * m + b * n = gcd(m, n)。...
扩展欧几里得
01-20
朴素欧几里得： gcd(a,b)=gcd(b,a mod b) 。 这个是比较好证明的： 假设 a=k∗b+r ，有 r=a mod b 。不妨设 d 为 a 和 b 的一个任意一个公约数，则有 a≡b≡0(mod d) 。 由于同余的性质 a−kb ≡ r ≡ 0(mod d) 因此...
扩展欧几里得算法求逆元
12-09
扩展欧几里得算法求逆元
GeomSpace:欧几里得和非欧几里得空间的交互式几何软件-开源
04-29
《GeomSpace：探索欧几里得与非欧几里得几何的开源软件》 GeomSpace是一款创新的交互式几何软件，它为用户提供了在不同几何空间中自由构建和探索的可能性。这款软件的独特之处在于，它不仅限于我们熟悉的欧几里得...
欧几里得 与 扩展欧几里得
weixin_30568715的博客
04-03 161
欧几里得算法 又称辗转相除法，用来计算两个数的最大公约数 int gcd(int a, int b){ if(b==0) return a; else return gcd(b,a%b); } gcd函数的基本性质 gcd(a,b)=gcd(b,a)=gcd(-a,b)=gcd(|a|,|b|) gcd(a,b)=gcd(...
数论系列之欧几里得
北门的智慧
03-14 2679
欧几里得这部分分为欧几里得算法和扩展欧几里得算法。 07
欧几里得游戏(poj 2348)
23333333
04-15 729
2348题目：点击打开链接 第一次看ou
欧几里德的游戏
HT008的Blog
05-19 818
没看懂咋用欧几里德，所以用了dfs爆搜 一眼看出当a为b的整数倍时，当前人一定胜利 想一下，若a<2b，那么当前的人只有一种决策，就是在a中减去b 如果a>2b，那么当前的人无非就两个决策，一个是a-k*b#include <cstdio> #include <iostream> using namespace std; bool dfs(int a,int b) { if(a%b==
算法——欧几里得算法
小谢的博客
12-20 1783
计算二个非负整数p和q的最大公约数。若q=0，则最大的公约数为p，否则，将p/q得到的余数r，p和q的最大公约数即为q和r的最大公约数 pubulic static int gcd (int p ,int q){ if(q==0) return p; int r = p%q; return gcd(q,r); } ...
java 扩展欧几里得,欧几里得算法/欧几里得扩展算法-python
weixin_34620780的博客
03-14 630
说在开头。出于对欧几里得的尊重，先简单介(cou)绍(ge)一(zi)下(shu).。欧几里得，古希腊人，数学家。他活跃于托勒密一世时期的亚历山大里亚，被称为“几何之父”。他最著名的著作《几何原本》是欧洲数学的基础，提出五大公设，欧几里得几何，被广泛的认为是历史上最成功的教科书。欧几里得也写了一些关于透视、圆锥曲线、球面几何学及数论的作品。(https://baike.baidu.com/item...
【学习笔记】数论：扩展欧几里得
LeeCongWei的博客
08-08 277
最近学了一下扩展gcd，深有体会，今天来讲一讲 扩展欧几里得 上一篇博客我有提到如何求逆元，那我今天讲一讲扩展欧几里得。 欧几里得算法是什么？就是辗转相除法，不懂的自己上网白度 那啥是扩展欧几里得呢？ 首先先引入一个东西： 贝祖定理 而扩展欧几里得就是证明的过程。 结合代码理解一下： ll exgcd(ll a,ll b,ll &x,ll &y){//上面讲得很清楚了 if (b==0){ x=1;y=0; return a; } ll d=gcd(b,a%b,x,y);
欧几里得聚类
最新发布
09-13
欧几里得聚类是一种在点云处理中广泛应用的聚类算法，其核心思想基于欧几里得距离来对空间中的点进行分组。 在点云数据中，每个点都在三维空间中有其特定的坐标。欧几里得聚类通过计算点与点之间的欧几里得距离，也就是空间中两点之间的直线距离。如果两个点之间的欧几里得距离小于预先设定的阈值，那么这两个点就会被认为属于同一个聚类。 以下是一个简单的Python伪代码示例，展示了欧几里得聚类的基本实现思路： ```python import numpy as np def euclidean_distance(point1, point2): return np.linalg.norm(np.array(point1) - np.array(point2)) def euclidean_clustering(points, distance_threshold): clusters = [] unvisited = set(range(len(points))) while unvisited: current_point_index = unvisited.pop() current_cluster = [current_point_index] queue = [current_point_index] while queue: index = queue.pop(0) for neighbor_index in unvisited: if euclidean_distance(points[index], points[neighbor_index]) < distance_threshold: current_cluster.append(neighbor_index) queue.append(neighbor_index) unvisited.remove(neighbor_index) clusters.append(current_cluster) return clusters # 示例点云数据 points = [ [1, 2, 3], [1.1, 2.1, 3.1], [5, 6, 7], [5.1, 6.1, 7.1] ] # 设定距离阈值 distance_threshold = 0.5 # 进行欧几里得聚类 clusters = euclidean_clustering(points, distance_threshold) print(clusters) ``` 欧几里得聚类的优点在于其原理简单易懂，计算速度相对较快，能够有效地将空间中距离相近的点聚集在一起。不过，它也存在一定的局限性，例如对距离阈值的设定比较敏感，如果阈值设置不当，可能会导致聚类结果不准确，出现聚类合并或者分裂的情况。此外，对于分布不均匀的点云数据，其聚类效果可能也不太理想。
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