Python:实现最大最小距离算法(附完整源码)

请参考教材98页，算法6.6，先来个常规算法，复杂度为n的平方，结合Python的优势，代码整短点，顺便绘制下图形，算法思路简单，不多说了，注意陷阱。 上代码了： #coding=utf-8 import math import matplotlib.pyplot as plt def closestpair_simple(X, n): #对于n个数据点，计算n(n-1)/2个数就可以...

python：实现马氏距离算法(附完整源码)

Python:实现匹配最小顶点覆盖算法(附完整源码)

Python:实现质因数算法(附完整源码)

Python:实现minimum cut最小切割流算法(附完整源码)

#计算数组中两个数之间的最小距离 #动态规划法,记录num1和num2的最新位置，计算位置差得最小值 def minDistance(array,num1,num2): if array==None: return 0 location1=-1 #数字num1的最新位置 location2=-1 #数字num2的最新位置 minDis=2**32 #两个数字间的最小距离 length=len(array) for i in range(leng

内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s。数轴上有n个数字，求最近的两个数，即min(abs(x-y))接下来一行，表示n整数。第一行包含一个整数n。一个整数表示最小距离。所有整数

使用python实现最短距离聚类

每篇一句：Time is always too short for those who need it, but for those who love, it lasts forever. —Dracula Untold近邻聚类法：近邻聚类法同样是一种基于距离阈值的聚类算法。问题：有N个待分类的模式{X1,X2,...,Xn}，要求按距离阈值T分类到以Z1,Z2,...为聚类中心的模式类中。(T_...

1、大最小贴近度评价法 　　概念： 　　　　贴近度表示两个模糊几何之间的彼此接近程度，在模糊模式识别方法中采用贴近度的大小识别待判别模糊子集的模式类别。为衡量待识别子集的类别，需要判别各个阶段与标杆模糊集合之间的相对贴近程度。 上表中第一列是优化（标杆）模糊集合（共15项因子），第二列是待判定的集合，第三列是（1）式的分子项，第四列是（1）式的分母项，贴近度=第三列数据求和/第四列数据求...

这是根据北大詹卫东老师的PPT，实现的biaji

要求： 已知三个升序整数数组a[l], b[m]和c[n]，请在三个数组中各找一个元素，使得组成的三元组距离最小。三元组的距离定义是：假设a[i]、b[j]和c[k]是一个三元组，那么距离为:Distance = max(|a[ i ] – b[ j ]|, |a[ i ] – c[ k ]|, |b[ j ] – c[ k ]|)，请设计一个求最小三元组距离的最优算法，并分析时间...

每篇一句： You’re gonna have to face your fear,sooner or later. —《冰河世纪》 最大最小距离算法： 最大最小距离算法也成为小中取大距离算法。这种方法首先根据确定的距离阈值寻找聚类中心，然后根据最近邻规则把模式样本划分到各聚类中心对应的类别中。 问题的提出 已知N个待分类的模式样本{X1,X2,…,Xn}，要求

最近用python比较多，想要用python写出一个最近点对查询算法，结果网上找不到，于是自己写了一个，发在这里是供自己以后参考，也是与大家共享，具体思路已经写在代码里，自测是通过的，如果有什么问题，希望大家能够指出来。 ''' 最小点对算法：给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点的所有点对中，该点对的距离最小。严格地说，最接近点对可能多于1对。为了简单起见，这里只限于找其中的一对。 主要算法思想：先把所有点按照x值排序，从最中间（x值中位数b）将所有点分为三个部分，左子域（左子域包括中间子域）