http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52186307 )选择特征(坐标轴)的方法  (2)以该特征的哪一个为界 (3)达到什么条件算法结束. (1)选择特征的方法 计算当前观测点集合中每个特征的方差,选择方差最大的一个特征,然后画一个垂直于这个特征的超平面将所有观测点分为两个集合. (2)以该特征的哪一个值为界 即垂直选择坐标轴的超平面的具体位置. 第一种是以各个点的方差的中值(median)为界.这样会使建好的树非常地平衡,会均匀地分开

bzoj 题意: 给出\(n\)个点,对于每个点,\(d_i\)等于距离其最远的点的距离减去距离最近的点的距离.这里的距离为曼哈顿距离. 求\(min\{d_i\}\). 思路: 考虑直接对每个点暴力枚举,然后在\(kd-tree\)上找最远点和最近点. 最好复杂度\(O(nlogn)\),但最差复杂度为\(O(n^2)\),一般复杂度当作\(O(n\sqrt{n})\)就行. 找最远点跟找最近点类似,也要写个估价函数. 细节见代码:(细节写错了改了好久qaq) /* * Author: hey

D. Tricky Function Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 codeforces.com/problemset/problem/429/D Description Iahub and Sorin are the best competitive programmers in their town. However, they can't both qualify to an important contest. The sele

题目连接:hdu_1007_Quoit Design 题意: 给你平面上的一些点,让你找出这些点的最近点对的距离 题解: 采用分治,达到O(nlognlogn)的时间复杂度就能艹过去了 #include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> #include<math.h> using namespace std; //O(nlognlogn)找最近点对 ; struct TPoint { doubl

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4631 题意: 在平面内依次加点,求每次加点后最近点对距离平方的和 因为是找平面最近点对...所以加点以后这个最短距离一定是递减的...所以最后会形成这样一个函数图像 所以我们只要从后往前依次删点即可... 15秒惊险水过...不过我最小点对的木板肯定写挂了,卡时限的话估计过不了... 请用G++交...C++会TLE...当然我也无法解释这个问题...估计是我傻逼 /*********************

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1007 上半年在人人上看到过这个题,当时就知道用分治但是没有仔细想... 今年多校又出了这个...于是学习了一下平面内求最近点对的算法...算导上也给了详细的说明 虽然一看就知道直接用分治O(nlogn)的算法 , 但是平面内最近点对的算法复杂度证明我看了一天也没有完全看明白... 代码我已经做了一些优化...但肯定还能进一步优化..我是2s漂过的非常惭愧...(甚至优化以后时间还多了...不明白原因 /***

Icp基本思想参考资料:http://www.cnblogs.com/jian-li/articles/4945676.html ,包括点-点,点-面的各种icp变种 Icp算法就是两个点云X.Y之间的匹配,最小化均方误差 其中R是旋转矩阵,t是平移矩阵. 方法: 搜索策略   找到最近点,使用kd-tree,参考资料 http://www.cnblogs.com/xy123001/p/5831116.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f611c30010

关于输入一个具体的物体的点云,从场景中找出与该物体点云相匹配的,这种方法可以用来抓取指定的物体等等,具体的代码的解释如下,需要用到的一些基础的知识,在之前的博客中都有提及,其中用到的一些方法可以翻阅前面的博客,当然有问题可以关注公众号,与众多爱好者一起交流 具体的代码实现 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_cloud.h> //点云类型头文件 #include <pcl/correspondence.h> //

题目 非常显然就是求一下距离每一个点曼哈顿距离最近的点和最远的点就好了 最远点非常好算,我们建完\(kd-tree\)之后直接暴力就好了 找最近点的时候会有这样一个问题,就是自己找到了自己 所以我们需要像线段树那样,做一个单点修改,找到那个点的位置,把那个点的坐标修改成\((inf,inf)\),之后再查询就好了 代码 #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm&

看了青岛赛区的题简单学了一下kd,感觉这东西还是挺厉害的 一般kd树找最近点对最坏是O(n),但是随机情况下跑得还是很快的 kd树是一棵BST,但是每一层的关键字不同 一般写法是按照每一维轮流来,这一维小的放左子树,大的放右边的 每个节点再维护这节点所管辖的节点每一维的范围,这样基本就能做题了 kdtree一般是静态直接建好的,插入可以套一个替罪羊树重构做到logn,但是据说慢 那么怎么查询最近点呢 每到一个节点,比较通过这节点所管辖点的每一维的范围,估计出可能最小的距离 优先访问估值优的子树

K-D树实际上是一棵高维二叉搜索树,与普通二叉搜索树不同的是,树中存储的是一些K维数据 普通的二叉搜索树是一维的,当推广到K维后,就是我们的K-D树了 在K-D树中跟二叉搜索树差不多,也是将一个K维的数据与根节点进行比较,然后划分的 这里的比较不是整体的比较,而是选择其中一个维度来进行比较 在K-D树进行划分时,可以每次选择方差最大的属性来划分数据到左右子树 在K-D树的划分中,这个轴的选取很关键,要保证划分后的左右子树尽量平衡 那么很显然选取这个属性的值对应数组的中位数作为pivot 然后是查

又见bzoj的语言歧视,囧……bzoj3083过了本地的数据在上面出现各种奇葩的TLE835083 phile 3083 Time_Limit_Exceed 17092 kb 4872 ms Pascal/Edit 4931B 2015-01-11 19:53:3210s的时限在逗我?UPD:现在已经没有问题了……这两道题目还是不错的首先这道题是很像动态树的题目,我们发现树的形态不发生变化,而只是根在变化考虑树链剖分,修改显然跟根的变化毫无关系主要是查询,首先对于子树的查询肯定是dfs序(而轻重

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和lattice包里的画图函数(xyplot().splom())可以画成对列表的二维散点图,3维密度图.car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法.cwhmisc包集合里的

(1)从一个点云中提取索引 如何使用一个,基于某一分割算法提取点云中的一个子集. 代码解析 #include <iostream> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/samp

题目 \(KD-tree\)做最近点对的复杂度好像是假的吧,怎么看也看不出来是\(O(\sqrt{n})\)啊 首先\(KD-tree\)长得和平衡树还是很像的,每个节点都存储了一个\(k\)维空间上的点 但是\(KD-tree\)的每一棵子树都是一个\(k\)维的空间,对于\(2D-tree\)来说就是一个矩形 我们存好这个矩形的内最小和最大的的\(x,y\)坐标,就可以利用这个东西来剪枝了 如果发现询问点和矩形的曼哈顿距离都超过了当前答案,我们就没有必要进入这个子树了 由于这道题还有插入,我

临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ,可能有理解错误的地方,希望发现了告诉我一下 主要是了解思想,就不写具体的计算公式之类的了 (一) ICP算法(Iterative Closest Point迭代最近点) ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法,如下图1 如下图,假设PR(红色块)和RB(蓝色块)是两个点集,该算法就是计算怎么把PB平移旋转,使PB和PR尽量重叠,建立模型的 (图1) ICP是改进自对应点集配准算法的 对应点集配准

转载于:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464?locationNum=2&fps=1 一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考 基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visual

Prim与Dijistra算法有异曲同工之妙,只不过Dijistra是求最短路径,每次添加到集合中的是到固定起始点的最短距离,而Prim是求最小生成树,是整个图所有权重的最小和,每次添加到集合中的是到整个集合最短距离的点. Prim算法具体如下所示: #include <iostream> using namespace std; #define INF 1e7 #define MAXNODE 100 bool flag[MAXNODE]; int closest[MAXNODE]; int

题目: 最短路 Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 65437    Accepted Submission(s): 28608 Problem Description 在每年的校赛里,所有进入决赛的同学都会获得一件很漂亮的t-shirt.但是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候,却是非常累的!所以现在他们

ACM算法分类:http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html 一: 拟合一个平面:使用SVD分解,代码里面去找吧 空间平面方程的一般表达式为: Ax+By+Cz+D=0; 则有: 平面法向量为n=(A,B,C). 第一种方法: 对于空间中n个点(n3) 空间中的离散点得到拟合平面,其实这就是一个最优化的过程.即求这些点到某个平面距离最小和的问题.由此,我们知道一个先验消息,那就是该平面一定会过众散点的平均值.接着我们需要做的工作就是求这个平面